[发明专利]航班延误预警方法、系统、电子设备和介质

权利要求书

1.一种航班延误预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建航班延误数据集；

根据所述航班延误数据集构造特征数据；

根据所述特征数据采用梯度提升决策树和逻辑回归模型融合的方式生成预警模型；

根据所述预警模型生成预警信息；

所述根据所述航班延误数据集构造特征数据的步骤包括：

根据所述航班延误数据集提取航班基本属性、预设期限内的延误信息、前序航班、天气特征以构造所述特征数据；

所述预警模型根据航班计划起飞日期与模型预测日期的预测间隔划分为三个子模型，分别为与所述预测间隔小于等于第一预设间隔对应的第一子模型、与所述预测间隔大于等于第二预设间隔对应的第三子模型和与所述预测间隔大于所述第一预设间隔且小于所述第二预设间隔对应的第二子模型；

所述第一子模型使用小时级别的天气特征，所述第二子模型使用天级别的天气特征，所述第三子模型不使用天气特征。

2.如权利要求1所述的航班延误预警方法，其特征在于，所述构建航班延误数据集的步骤包括：

构建航班延误原始数据集，对所述航班延误原始数据集进行数据清洗以生成所述航班延误数据集。

3.如权利要求1所述的航班延误预警方法，其特征在于，所述梯度提升决策树采用XGBoost系统框架，所述根据所述特征数据采用梯度提升决策树和逻辑回归模型融合的方式生成预警模型的步骤包括：

所述XGBoost系统框架根据所述特征数据构造二元向量，所述二元向量的每一个元素对应所述XGBoost系统框架中树的叶子结点，所述逻辑回归模型根据所述特征数据和所述二元向量训练得到所述预警模型。

4.一种航班延误预警系统，其特征在于，包括数据集构造单元、特征构造单元、模型生成单元、预警信息生成单元；

所述数据集构造单元用于构建航班延误数据集；

所述特征构造单元用于根据所述航班延误数据集构造特征数据；

所述模型生成单元用于根据所述特征数据采用梯度提升决策树和逻辑回归模型融合的方式生成预警模型；

所述预警信息生成单元用于根据所述预警模型生成预警信息；

所述特征构造单元还用于根据所述航班延误数据集提取航班基本属性、预设期限内的延误信息、前序航班、天气特征以构造所述特征数据；

所述预警模型根据航班计划起飞日期与模型预测日期的预测间隔划分为三个子模型，分别为与所述预测间隔小于等于第一预设间隔对应的第一子模型、与所述预测间隔大于等于第二预设间隔对应的第三子模型和与所述预测间隔大于所述第一预设间隔且小于所述第二预设间隔对应的第二子模型；

所述第一子模型使用小时级别的天气特征，所述第二子模型使用天级别的天气特征，所述第三子模型不使用天气特征。

5.如权利要求4所述的航班延误预警系统，其特征在于，所述数据集构造单元还用于构建航班延误原始数据集，对所述航班延误原始数据集进行数据清洗以生成所述航班延误数据集。

6.如权利要求4所述的航班延误预警系统，其特征在于，所述梯度提升决策树采用XGBoost系统框架，所述模型生成单元还用于采用所述XGBoost系统框架根据所述特征数据构造二元向量，所述二元向量的每一个元素对应所述XGBoost系统框架中树的叶子结点，并采用所述逻辑回归模型根据所述特征数据和所述二元向量训练得到所述预警模型。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-3中任一项所述的航班延误预警方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-3中任一项所述的航班延误预警方法的步骤。