[发明专利]一种面向延误传播的航班起降时间预测方法

说明书

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全部信息，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。

技术领域

本发明涉及空中交通管理与规划，特别涉及一种面向延误传播的航班起降时间预测方法。

背景技术

随着民航事业快速发展，航空需求呈现出高速发展的趋势，其引发机场网络空中交通拥堵以及航班延误现象日益严重。目前，我国机场网络的发展现状存在失衡的状况，尤其是在天气影响与交通管制等因素影响下，大面积航班延误的情况会在机场网络中传播开来，使得整个机场网络处在十分低效的运行模式中。空中交通流量管理、区域和机场协同决策是缓解大面积延误，提升航班流运行效率的重要手段，其关键在于对航空器在未来一段时间内运行状态预测的准确性。在此背景下，提出一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，为制定机场网络拥堵缓解策略提供关键决策参数。

目前，在航班延误预测技术研究中，运用相关算法对航班延误模型进行构建与优化研究较为丰富，但是目前所运用的大多数研究方法，主要集中于历史数据的简单统计和相关性分析，或是采用机器学习构建从延误到延误的时序预测模型，尚未考虑延误在机场网络中的复杂不确定传播规律，及其对特定飞行航段延误的影响，难以对航班延误进行准确的分析与预测，难以为各利益相关方提供航班延误保障与疏解的决策支撑。

发明内容

发明目的：为了解决对航班延误进行准确的分析与预测，提出了一种准确优越的方法，从而实现更有效地进行航班延误传播分析与预测。

技术方案：本发明提出一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，包括以下步骤：

(1)基于历史航班运行数据，提出航班延误特征参数的建模方法，建模方法的具体流程如下：

(1.1)建立原始历史航班运行数据集；

(1.2)建立航空器连续航段历史运行数据集；

(1.3)延误传播特征关键参量建模；

(2)选择任意机场对，利用深度学习算法，建立了基于人工神经网络的航班延误预测模型，学习航空器在多航段运行过程中的延误传播特征，具体流程如下：

(2.1)构建预测输入输出数据集；

(2.2)根据确定的输入输出参数，并按照比例随机划分总数据集，构建训练与测试数据集，完成航班延误预测模型的构建；

(2.3)基于人工神经网络的航班延误预测模型调优；

(2.4)根据调参后得到的本站起飞延误下站落地延误的预测结果，则本站预计的起飞时间为计划起飞时间加上本站起飞延误下站预计的落地时间为计划落地时间加上下站落地延误

进一步地，步骤(1.1)中所述建立历史航班运行数据集包括采集全国航班历史运行数据，提取航班号、注册号、机型、起降机场、预计起飞时间、预计落地时间、实际起飞时间、实际降落时间。

进一步地，步骤(1.2)中建立历史运行数据集基于原始历史航班运行数据集，通过注册号提取每架航空器每日的连续飞行航段，将以航班号为索引的原始历史航班运行数据集整合成以航空器为索引的连续航段运行数据。