一种面向延误传播的航班起降时间预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911333709.2
IPC分类号：G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06Q50/30
申请日期：
2019-12-23
申请人：
南京航空航天大学

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著录项信息

专利名称	一种面向延误传播的航班起降时间预测方法
申请号	CN201911333709.2	申请日期	2019-12-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-07-10	公开/公告号	CN111401601A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;Q;5;0;/;3;0查看分类表>
申请人	南京航空航天大学	申请人地址	江苏省南京市秦淮区御道街29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京航空航天大学	当前权利人	南京航空航天大学
发明人	杨磊;宋捷;赵征;王春政;谢华;胡明华
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	柏尚春

摘要

本发明公开了一种面向延误传播的航班起降时间预测方法,以历史航班技术为基础，利用数据清洗和关联转化处理，分别建立原始历史航班运行数据集和航空器连续航段历史运行数据集，建立刻画延误传播的特征关键参量集；在此基础上，以任意选定的机场对为研究对象，从建立的各类数据集合中提取与该机场对相关的信息，运用深度学习算法，建立基于人工神经网络的航班延误预测模型，通过学习航空器在多航段运行中的延误传播特征，实现各航班在选定机场的起降时间预测。本发明以延误传播为主要关切，深度学习了复杂不确定的传播动力，并将其内化于航班起降时间预测。为各方进行航班运行保障提供关键时间参考，从提升整体系统应对航班延误的治理能力。

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