预测航空公司延误 使用Hadoop通过2007年和2008年的数据预测奥黑尔机场的航班延误。使用Pig脚本，构建了一个特征矩阵，通过该矩阵我们可以训练和预测航空公司的延误，准确度约为80％ 项目详情 建立了一个预测航空公司延误的模型，准确度约为80％ 将航空公司数据集与UCI Repo的740万飞行记录一起使用 利用Pydoop实现MapReduce以构建特征矩阵 使用Pig脚本生成功能 使用Python，Scikit-Learn，Pig，Hadoop，HDFS，AWS EMR，IPython构建 技术指标 Python 2.7 Hadoop 2.7.3 Scikit学习 大熊猫 线性回

用JAVA写的JSP，是一个航班信息查询的功能，不是一个完整的系统，只是其中的一个模块

本文档有航班管理系统的详细测试用例文档。

用前后端实现的航班信息管理系统

本文是WORD格式，采用MATLAB编程，通过建立航班约束及延迟时间，建立约束条件和目标函数，文章内包含流程图及公式，和出来结果

国内外航班数据，MySQL版本

使用数据库作为后台支持，使用VC++6.0设计图形化界面，使用户可对数据库中资源进行访问与操作。

航空公司延误产生后的航班恢复策略以及相关算法，是国外相关专业的经典书籍

实现以下功能： 管理员功能：1.添加航班信息 2.显示航班信息（按照起飞时间先后顺序显示） 3.查询航班 4.删除航班 5.显示已订票乘客信息 6.退票 用户：1.用户注册 2.用户登录 3.查询航班 4.买票 5.退票 6.查看订单 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「struct yutou ;」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_54075859/article/details/126531774

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