Researchers have a better way to pr

Researchers have a better way to predict flight delays The most dreaded announcement for any airline passenger trying to get home for the holidays has to be a flight delay. Researchers at Binghamton University, State University New York have devised a new computer model that can more accurately predict delays faster than anything currently in use. our proposed method is better suited to analyze datasets with categorical variables(qualitative variables such as weather or security risks instead of numerical ones) related flight delays. We have shown that it can out perform traditional networks in terms of accuracy and training time(speed)," said sina lead author of the stud and a PhD candidate in systems science Thomas J. Watson School of Engineer within the and Applied Science at Binghamton University currently, flight delays are predicted by artificial neural network(ANN) computer model hat are backfilled with delay data from previous flights. An ANN is an interconnected gr f computerized nodes that work together to analyze a variety of variables to estimate a utcome in this case flight delays much like the way a network of neurons in a brain orks to solve a problem. These networks are self-learning and can be trained to look fo atterns. The more variables an ANN has to process, the more categorical those variable, and collecting historical data slows down an ANN to make flight delay predictions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นักวิจัยมีวิธีทำนายเที่ยวบินประกาศหวั่นมากที่สุดสำหรับผู้โดยสารสายการบินที่พยายามที่จะได้รับการบ้านสำหรับวันหยุดมีความล่าช้าของเที่ยวบินการล่าช้า นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยบิงแฮม มหาวิทยาลัยรัฐนิวยอร์กได้ทำการคิดค้นคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่ขึ้นอย่างถูกต้องสามารถทำนายความล่าช้าได้เร็วกว่าสิ่งที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน วิธีการนำเสนอของเราจะดีกว่าเหมาะกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูล มีความล่าช้าของเที่ยวบินที่เกี่ยวข้องแตกตัวแปร (ตัวแปรเชิงคุณภาพเช่นสภาพอากาศหรือความเสี่ยงความปลอดภัยแทนเป็นตัวเลข) เราได้แสดงให้เห็นว่า สามารถออกทำเครือข่ายแบบดั้งเดิมในแง่ของความถูกต้องและการฝึกอบรม time(speed) กล่าวว่า ผู้เขียนนำ sina แกนและผู้สมัครระดับปริญญาเอกในระบบวิทยาศาสตร์ Thomas J. Watson โรงเรียนวิศวกรภายในตัวและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ที่บิงแฮมมหาวิทยาลัยปัจจุบัน เที่ยวบินล่าช้าจะทำนาย โดย network(ANN) ประสาทประดิษฐ์คอมพิวเตอร์แบบหมวก นโปร่ง ด้วยข้อมูลความล่าช้าจากเที่ยวบินก่อนหน้านี้ แอนเป็น f เป็น gr เชื่อมต่อโหนคอมพิวเตอร์ที่ทำงานร่วมกันในการวิเคราะห์หลายตัวแปรการประเมิน utcome เที่ยวบินล่าช้าเหมือนทางเครือข่ายของเซลล์ประสาทในสมองประเทศเป็นการแก้ปัญหาในกรณีนี้ เครือข่ายเหล่านี้มีการเรียนรู้ด้วยตนเอง และสามารถฝึกให้ดู fo atterns ตัวแปรเพิ่มเติมแอนมีการประมวลผล ยิ่งแน่ชัดผู้แปร และเก็บรวบรวมข้อมูลประวัติช้าลงมีแอนเพื่อคาดคะเนความล่าช้าในเที่ยวบิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นักวิจัยมีวิธีที่ดีกว่าที่จะคาดการณ์เที่ยวบินล่าช้าประกาศกลัวที่สุดสำหรับผู้โดยสารสายการบินใด ๆ ที่พยายามที่จะได้รับการบ้านสำหรับวันหยุดที่จะต้องมีเที่ยวบินล่าช้า นักวิจัยที่บิงแฮมตันมหาวิทยาลัยรัฐนิวยอร์กได้วางแผนคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่ถูกต้องมากขึ้นสามารถทำนายความล่าช้าเร็วกว่าสิ่งที่ใช้ในปัจจุบัน วิธีที่นำเสนอของเรามีความเหมาะสมดีกว่าที่จะวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีตัวแปรเด็ดขาด (ตัวแปรเชิงคุณภาพเช่นสภาพอากาศหรือความปลอดภัยความเสี่ยงแทนคนตัวเลข) เที่ยวบินล่าช้าที่เกี่ยวข้อง เราได้แสดงให้เห็นว่ามันออกมาสามารถดำเนินการเครือข่ายแบบดั้งเดิมในแง่ของความถูกต้องและการฝึกอบรมเวลา (ความเร็ว), "กล่าวว่าผู้เขียนนำ Sina ของสตั๊ดและสมัครระดับปริญญาเอกในระบบวิทยาศาสตร์โทมัสเจวัตสันโรงเรียนวิศวกรภายในและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ที่บิงแฮมตัน มหาวิทยาลัยในปัจจุบันเที่ยวบินล่าช้ามีการคาดการณ์โดยเทียมโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) หมวกแบบจำลองคอมพิวเตอร์จะถูกทดแทนด้วยข้อมูลล่าช้าจากเที่ยวบินก่อนหน้านี้. ANN ไปเป็นที่เชื่อมต่อกัน GR โหนดคอมพิวเตอร์ F ที่ทำงานร่วมกันในการวิเคราะห์ความหลากหลายของตัวแปรที่จะประเมิน utcome ในนี้ ความล่าช้าในกรณีที่เที่ยวบินมากเช่นวิธีการที่เครือข่ายของเซลล์ประสาทใน Orks สมองในการแก้ปัญหา. เครือข่ายเหล่านี้เรียนรู้ด้วยตนเองและสามารถผ่านการฝึกอบรมที่จะมองสำหรับ atterns. ตัวแปรมากขึ้น ANN มีการดำเนินการที่เด็ดขาดมากขึ้นตัวแปรเหล่านั้น และการเก็บรวบรวมข้อมูลทางประวัติศาสตร์ช้าลง ANN ที่จะทำให้การคาดการณ์เที่ยวบินล่าช้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นักวิจัยได้วิธีที่ดีกว่าที่จะคาดการณ์ความล่าช้าของเที่ยวบินประกาศหวั่นที่สุดสำหรับสายการบินที่ผู้โดยสารจะได้รับบ้านในวันหยุดมีเที่ยวบินล่าช้า นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยบิงแฮมตัน นิวยอร์ก มหาวิทยาลัยของรัฐได้วางแผนคอมพิวเตอร์แบบใหม่ที่สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำมากขึ้นล่าช้าได้เร็วกว่าสิ่งอื่นใด ใช้งานอยู่ ของเราวิธีการที่เสนอจะเหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีตัวแปรเชิงกลุ่ม ( ตัวแปรเชิงคุณภาพเช่นสภาพอากาศหรือการรักษาความปลอดภัยความเสี่ยงแทนคนเลข ) ที่เกี่ยวข้องกับเที่ยวบินล่าช้า เราต้องแสดงให้เห็นว่าสามารถออกปฏิบัติงานเครือข่ายแบบดั้งเดิมในแง่ของความถูกต้องและเวลาการฝึกอบรม ( ความเร็ว ) , " กล่าวว่า ซีน่า ผู้เขียนหลักของแกนและปริญญาเอกผู้สมัครในระบบวิทยาศาสตร์ โทมัส เจ. วัตสันโรงเรียนวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ที่ภายในมหาวิทยาลัยในปัจจุบัน ความล่าช้าของเที่ยวบิน จะทำนายด้วยแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) หมวก แบบจำลองคอมพิวเตอร์เป็น backfilled ข้อมูลเที่ยวบินล่าช้าจากเดิม มีแอนเป็น interconnected คอมพิวเตอร์โหนด F GR ที่ทํางานร่วมกันเพื่อวิเคราะห์ความหลากหลายของตัวแปรที่จะประเมิน utcome ในกรณีนี้เที่ยวบินล่าช้ามากเหมือนทางเครือข่ายประสาทในสมอง orks ที่จะแก้ปัญหา เครือข่ายเหล่านี้มีการเรียนรู้ด้วยตนเอง และสามารถฝึกเพื่อดูโฟ atterns . เพิ่มตัวแปรเป็น แอน มีกระบวนการ ยิ่งอย่างแท้จริงนั้น ตัวแปรและการรวบรวมข้อมูลทางประวัติศาสตร์ช้าลงเป็นแอนทำให้การคาดการณ์ความล่าช้าเที่ยวบิน