[发明专利]一种基于可靠性的航班运行时间预测方法有效
申请号: | 201911014963.6 | 申请日: | 2019-10-24 |
公开(公告)号: | CN110570693B | 公开(公告)日: | 2020-08-07 |
发明(设计)人: | 田勇;王倩;万莉莉;马丽娜;叶博嘉;邢大伟;徐灿;李超;李传家 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G08G5/00 | 分类号: | G08G5/00;G06Q10/04;G06Q50/30 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 可靠性 航班 运行 时间 预测 方法 | ||
1.一种基于可靠性的航班运行时间预测方法,其特征是,包括如下步骤:
建立气象报文和航班运行基础数据库;
基于气象报文和航班运行基础数据库,从一天时间内提取不少于两个时段分别作为延误时间窗;
基于气象报文和航班运行基础数据库,建立每个延误时间窗的分位数回归模型;
根据航班计划离港时间和分位数回归模型,预测不同可靠性下的航班运行时间;
基于气象报文和航班运行基础数据库,建立每个延误时间窗的分位数回归模型,包括:
从气象报文和航班运行基础数据库中提取航班起降机场气象数据和航班航路气象数据;
对所提取的航班起降机场气象数据中的机场气象特征与航班离港滑行时间和航班进港滑行时间进行相关性分析,获取机场气象特征的相关系数;
剔除相关系数的绝对值大于预设阈值的机场气象特征;
对未剔除机场气象特征进行归一化处理;
基于所提取的航班起降机场气象数据中的机场特殊天气和归一化处理后的机场气象特征,建立每个延误时间窗的离港机场滑出时间分位数回归模型和进港机场滑入时间分位数回归模型;
基于所提取的航班航路气象数据中的航路重要天气及其影响范围,建立每个延误时间窗的飞行时间分位数回归模型;
根据航班计划离港时间和分位数回归模型,预测不同可靠性下的航班运行时间,包括:
提取航班计划离港时间所处的延误时间窗,作为目标延误时间窗;
对目标延误时间窗的离港机场滑出时间分位数回归模型进行运算,求取不同可靠性下的航班离港滑行时间;
对目标延误时间窗的飞行时间分位数回归模型进行运算,求取不同可靠性下的航班飞行时间;
对目标延误时间窗的进港机场滑入时间分位数回归模型进行运算,求取不同可靠性下的航班进港滑行时间。
2.根据权利要求1所述的基于可靠性的航班运行时间预测方法,其特征是,建立气象报文和航班运行基础数据库,包括:
收集历史航班运行数据、航班起降机场气象数据、航班航路气象数据;
基于所收集的历史航班运行数据,求取历史航班的离港延误时间、航班离港滑行时间、航班飞行时间、航班进港滑行时间、进港延误时间;
基于所求取的历史航班的离港延误时间、航班离港滑行时间、航班飞行时间、航班进港滑行时间、进港延误时间,以及所收集的航班起降机场气象数据和航班航路气象数据,构建气象报文和航班运行基础数据库。
3.根据权利要求2所述的基于可靠性的航班运行时间预测方法,其特征是,在构建气象报文和航班运行基础数据库之前,还包括:剔除历史航班运行数据中不正常或/和不符合逻辑的航班数据;
不正常的航班数据,包括:航班计划与实际运行的起飞或/和降落机场不一致的历史航班运行数据;
不符合逻辑的航班数据,包括:航班实际离港时间迟于航班实际进港时间的航班数据、离港机场航班离港时间与航班起飞离地时间顺序颠倒、进港机场航班进港时间与航班降落接地时间顺序颠倒中的至少任一项的历史航班运行数据。
4.根据权利要求2所述的基于可靠性的航班运行时间预测方法,其特征是,所述历史航班运行数据包括航班起降机场、航班计划离港和进港时间、航班实际离港和进港时间、航班飞行轨迹及其对应时间;
所述航班起降机场气象数据包括机场气象特征和机场特殊天气,所述机场气象特征包括温度、露点温度、云底高、风向、风速中的至少任一项,所述机场特殊天气包括雷暴、大雾、雨雪中的至少任一项;
所述航班航路气象数据包括航路重要天气及其影响范围,所述航路重要天气包括雷暴、热带气旋、强飑线、冰雹、明显地形波、沙暴、尘暴、冻雨中的至少任一项。
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