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 outperform 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 that are backfilled with delay data from previous flights. An ANN is an interconnected group of computerized nodes that work together to analyze a variety of variables to estimate an outcome in this case flight delays much like the way a network of neurons in a brain works to solve a problem. These networks are self-learning and can be trained to look for patterns. 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:

นักวิจัยมีการทำนายว่า เที่ยวบินล่าช้า สุดอนาคตได้ประกาศสำหรับผู้โดยสารสายการบินที่พยายามที่จะได้รับการบ้านสำหรับวันหยุดเพื่อให้เที่ยวบินล่าช้า นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยบิงแฮม มหาวิทยาลัยรัฐนิวยอร์กได้ทำการคิดค้นคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่ขึ้นอย่างถูกต้องสามารถทำนายความล่าช้าได้เร็วกว่าสิ่งที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน "วิธีการนำเสนอของเราได้ดีกว่าเหมาะกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูล มีความล่าช้าของเที่ยวบินที่เกี่ยวข้องแตกตัวแปร (ตัวแปรเชิงคุณภาพเช่นสภาพอากาศหรือความเสี่ยงความปลอดภัยแทนเป็นตัวเลข) เราได้แสดงให้เห็นว่า มันสามารถดีกว่าเครือข่ายแบบดั้งเดิมในแง่ของความถูกต้องและเวลาฝึก (ความเร็ว),"กล่าวว่า ผู้เขียนนำ Sina แกนและผู้สมัครระดับปริญญาเอกในระบบวิทยาศาสตร์ Thomas J. Watson โรงเรียนวิศวกรภายในตัว และ วิทยาศาสตร์ประยุกต์ที่มหาวิทยาลัยบิงแฮม ในปัจจุบัน ความล่าช้าของเที่ยวบินจะทำนาย โดย network(ANN) ประสาทประดิษฐ์คอมพิวเตอร์รุ่นที่นโปร่ง ด้วยข้อมูลความล่าช้าจากเที่ยวบินก่อนหน้านี้ แอนเป็นกลุ่มเชื่อมต่อกันของโหนคอมพิวเตอร์ที่ทำงานร่วมกันเพื่อวิเคราะห์ความหลากหลายของตัวแปรในการประเมินผลในเที่ยวบินนี้กรณีความล่าช้ามากเช่นเครือข่ายของเซลล์ประสาทในการทำงานของสมองในการแก้ปัญหา เครือข่ายเหล่านี้มีการเรียนรู้ด้วยตนเอง และสามารถฝึกให้มองหารูปแบบ ตัวแปรเพิ่มเติมแอนมีการประมวลผล ยิ่งแน่ชัดผู้แปร และเก็บรวบรวมข้อมูลประวัติช้าลงมีแอนเพื่อคาดคะเนความล่าช้าในเที่ยวบิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นักวิจัยมีวิธีที่ดีกว่าที่จะคาดการณ์เที่ยวบินล่าช้า
ประกาศกลัวที่สุดสำหรับผู้โดยสารสายการบินใด ๆ ที่พยายามที่จะได้รับการบ้านสำหรับวันหยุดที่จะต้องมีเที่ยวบินล่าช้า นักวิจัยที่บิงแฮมตันมหาวิทยาลัยรัฐนิวยอร์กได้วางแผนคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่ถูกต้องมากขึ้นสามารถทำนายความล่าช้าเร็วกว่าสิ่งที่ใช้ในปัจจุบัน
"วิธีการที่เรานำเสนอมีความเหมาะสมดีกว่าที่จะวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีตัวแปรเด็ดขาด (ตัวแปรเชิงคุณภาพเช่นสภาพอากาศหรือความปลอดภัยความเสี่ยงแทนคนตัวเลข) เที่ยวบินล่าช้าที่เกี่ยวข้อง เราได้แสดงให้เห็นว่ามันสามารถ outperform เครือข่ายแบบดั้งเดิมในแง่ของความถูกต้องและเวลาการฝึกอบรม (ความเร็ว), "กล่าวว่าผู้เขียนนำ Sina ของสตั๊ดและสมัครระดับปริญญาเอกในระบบวิทยาศาสตร์โทมัสเจวัตสันโรงเรียนวิศวกรภายในและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ที่มหาวิทยาลัยบิงแฮมตัน

ขณะนี้เที่ยวบินล่าช้ามีการคาดการณ์โดยเทียมโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) แบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่มีการทดแทนด้วยข้อมูลล่าช้าจากเที่ยวบินก่อนหน้านี้. ANN ไปเป็นกลุ่มที่เชื่อมต่อกันของโหนดคอมพิวเตอร์ที่ทำงานร่วมกันในการวิเคราะห์ความหลากหลายของตัวแปรที่จะประเมินผลในกรณีนี้ เที่ยวบินล่าช้ามากเช่นวิธีการที่เครือข่ายของเซลล์ประสาทในสมองทำงานในการแก้ปัญหา. เครือข่ายเหล่านี้เรียนรู้ด้วยตนเองและสามารถผ่านการฝึกอบรมที่จะมองหารูปแบบ. ตัวแปรมากขึ้น ANN มีการดำเนินการที่เด็ดขาดมากขึ้นตัวแปรเหล่านั้นและ การเก็บรวบรวมข้อมูลทางประวัติศาสตร์ช้าลง ANN ที่จะทำให้การคาดการณ์เที่ยวบินล่าช้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นักวิจัยได้วิธีที่ดีกว่าที่จะคาดการณ์ความล่าช้าของเที่ยวบินประกาศหวั่นที่สุดสำหรับผู้โดยสารสายการบินพยายามที่จะได้รับบ้านในวันหยุดมีเที่ยวบินล่าช้า นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยบิงแฮมตัน นิวยอร์ก มหาวิทยาลัยของรัฐได้วางแผนคอมพิวเตอร์แบบใหม่ที่สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำมากขึ้นล่าช้าได้เร็วกว่าสิ่งอื่นใด ใช้งานอยู่" เราเสนอเป็นวิธีที่เหมาะที่จะวิเคราะห์ข้อมูลที่มีตัวแปรเชิงกลุ่ม ( ตัวแปรเชิงคุณภาพเช่นสภาพอากาศหรือการรักษาความปลอดภัยความเสี่ยงแทนคนเลข ) ที่เกี่ยวข้องกับเที่ยวบินล่าช้า เราต้องแสดงให้เห็นว่าสามารถ outperform เครือข่ายแบบดั้งเดิมในแง่ของความถูกต้องและเวลาการฝึกอบรม ( ความเร็ว ) , " กล่าวว่า ซีน่า ผู้เขียนหลักของแกนและปริญญาเอกผู้สมัครในระบบวิทยาศาสตร์ โทมัส เจ. วัตสันโรงเรียนวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ที่ภายในมหาวิทยาลัยบิงแฮมตันขณะนี้เที่ยวบินล่าช้าจะทำนายด้วยแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) คอมพิวเตอร์รุ่นที่ backfilled ข้อมูลเที่ยวบินล่าช้าจากเดิม เป็นแอน คือ กลุ่มที่เชื่อมโยงโหนดคอมพิวเตอร์ที่ทำงานร่วมกันเพื่อวิเคราะห์ความหลากหลายของตัวแปรที่จะประเมินผลในกรณีนี้เที่ยวบินล่าช้ามากเหมือนทางเครือข่ายเซลล์ประสาทสมองทำงานเพื่อแก้ไขปัญหา เครือข่ายเหล่านี้มีการเรียนรู้ด้วยตนเอง และสามารถฝึกให้มองหารูปแบบ เพิ่มตัวแปรเป็น แอน มีกระบวนการ ยิ่งอย่างแท้จริงนั้น ตัวแปรและการรวบรวมข้อมูลทางประวัติศาสตร์ช้าลงเป็นแอนทำให้การคาดการณ์ความล่าช้าเที่ยวบิน