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注意：演示幻灯片和JMP数据表附在此页底部。
联邦航空管理局（FAA）空中交通管制中心价值七年 （ARTCC）数据 （FY06-FY12） 从FAA空中交通活动系统（ATADS）下载网站 。 一个目标是为一年中的任意一天开发针对21个ARTCC中的任何一个的空中交通流量的预测模型-排除恶劣天气的影响。
将数据分为三个随机子集。 数据的最大部分（60％）用于培养预测模型。 另外20％习惯于验证模型-实际上，它们被用来“调整”模型参数。 其余20％与模型开发无关，并习惯于测试各种模型预测的准确性如何。
在有和没有使用联邦假日作为因素的情况下对数据进行建模。 显而易见的是，“假日”旅行数据通常与不包含此因素的模型的离群值。 使用了三种类型的模型。分区（决策树），神经网络和二阶多项式模型。 以下是实际与 二阶多项式模型的测试子集中感恩节的预计空中交通总量。 可以在右边的图表（接近0.6的坡度）中看到，实际飞行总数远低于该模型的预测值，其中不包括联邦假日这一因素。 左侧的图显示了测试数据集中几乎所有的实际飞行与预测飞行总数，均落在45度线（斜率接近1）上，表明精度更高。
以下是JMP的Prediction Profiler，用于两种模型，用于预测2010财年感恩节ZDC（华盛顿特区的ARTCC）的总航空流量。 该天并未用于创建模型，而是该天的20％（将近11,000个数据点）的一部分测试数据集。 实际飞行总数为4265。 顶级模型将联邦假日作为因素，并预测为4330（高65％或1.5％）。 底部模型不包括联邦假日作为因素，并预测为7167（高2902或68％）。
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