January Flight Delay Prediction

kaggle2020-04-14 更新2024-03-08 收录

航班延误预测

航空数据分析

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

US Flight Data for the month of Jan 2019 and Jan 2020.

2019年1月与2020年1月美国航班数据集

创建时间：

2020-04-13

Aeolus

航班延误预测

机器学习

Aeolus是一个大规模的多模态航班延误数据集，旨在推进航班延误预测研究，并支持表格数据基础模型的发展。该数据集提供了三种对齐的模态：(i)一个表格数据集，包含超过5000万次航班的丰富操作、气象和机场级别的特征；(ii)一个航班链模块，通过链接连续的航班环节来模拟延误传播，捕捉上游和下游的依赖关系；(iii)一个航班网络图，编码共享的飞机、机组人员和机场资源连接，使跨航班关系推理成为可能。数据集

arXiv2025-10-31 更新960

Flights

航班延误预测

Predict airline delays (2008 data)

kaggle2022-08-19 更新490

Dataset for Airline Departure Delay Prediction

航班延误预测

航空网络分析

This dataset was utilized in the research paper titled "Flight Delay Dynamics: Unraveling the Impact of Airport-Network-Spilled Propagation on Airline On-Time Performance." The associated code for thi

Mendeley Data40

ca-aird/air-traffic-2019-rlr

航班延误预测

交通网络分析

该数据集涉及2019年美国国内机场的运输网络，其中机场表示为顶点，航班表示为边。每条边都与一个时间戳（航班日期）和一个特征向量相关联，该特征向量由出发和到达机场的天气条件派生而来。目标是通过航班持续时间归一化的到达延误，反映航班延误结果。任务是根据出发和目的地机场及其在航班计划起飞时的天气条件预测航班延误。数据集包含274个节点、484,551条边、20个边特征和181个时间戳。数据格式为压缩的`

Hugging Face2024-07-04 更新540

Flight Delay (2019)

航班延误

航空数据分析

Complete flight arrival and departure data for year 2019

kaggle2020-07-06 更新120