[發明專利]一種飛機行為預測系統及預測方法

有效

• 申請號: 201310049949.6
• 申請日: 2013-02-07
• 公開（公告）號: CN103164617B
• 公開（公告）日: 2016-11-23
• 發明（設計）人: 池宏;許保光;祁明亮;臧寧寧;邵雪焱;高敏剛;石彪;譚顯春
• 申請（專利權）人: 中國國際航空股份有限公司;中國科學院科技政策與管理科學研究所
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 孟銳

技術領域

本發明涉及一種飛機相關技術，特別地，涉及一種飛機行為預測系統及預測方法。

背景技術

在飛機運行中，飛行安全必須得到保證。當出現可能影響到飛行安全的情況時，就需要對飛機的正常飛行行為做出調整，以確保飛行安全。飛機的非正常飛行行為包括航班取消、航線變更、晚點、返航和備降等。飛機的非正常飛行行為會降低飛行可靠性，影響飛行安全；同時也極大地損害旅客乘坐的舒適度和滿意度。所有的航空公司都在努力研究飛機的非正常行為，希望能找出辦法來盡可能減少飛機的這些行為。所以，對飛機的非正常行為進行合理預測也成為各個航空公司研究的重要課題。然而，這一技術問題困擾各個航空公司多年，始終沒有得到解決。

發明內容

針對現有技術中存在的一個或多個技術問題，根據本發明的一個方面，提出一種飛機行為預測系統，包括：模型生成單元，其根據兩個或兩個以上飛行行為數據維度構建數據空間，并根據搜索條件和約束條件生成飛行行為預測模型；數據獲取單元，其獲取飛行行為數據；以及預測單元，其根據所述飛行行為數據，利用所述飛行行為預測模型在所述數據空間上搜索非正常飛行行為高占比區域。

如果飛機的航班出現在高占比區域中，則預測該航班有很大的可能性出現非正常行為。因此，在考慮將該航班的時間調整到非高占比區域。換言之，本發明的預測下，在航班排期時應當盡可能避免非正常飛行行為高占比區域，由此確保飛機飛行安全，提高旅客乘坐的舒適度。

根據本發明的另一個方面，提出一種飛機行為預測方法，包括：根據兩個或兩個以上飛行行為數據維度構建數據空間，并根據搜索條件和約束條件生成飛行行為預測模型；獲取飛行行為數據；以及根據所述飛行行為數據，利用所述飛行行為預測模型在所述數據空間上搜索非正常飛行行為高占比區域。如果飛機的航班出現在高占比區域中，則預測該航班有很大的可能性出現非正常行為。

附圖說明

下面，將結合附圖對本發明的優選實施方式進行進一步詳細的說明，其中：

圖1是飛機返航備降過程實例的示意圖；

圖2是根據本發明的一個實施例的飛機返航備降預測原理示意圖；

圖3是根據本發明的一個實施例的搜索目標示意圖；

圖4是根據圖3的實施例的第一搜索目標示意圖；

圖5是根據圖3的實施例的第二搜索目標示意圖；

圖6是根據圖3的實施例的第三搜索目標示意圖；

圖7是根據本發明實施例的一個飛機行為預測系統的結構示意圖；

圖8是根據本發明的一個實施例的預測單元的結構示意圖；以及

圖9是根據本發明的一個實施例的飛機非正常飛行行為預測方法的流程圖。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

通常而言，造成飛機非正常飛行行為的因素可以分為兩個方面。一方面是飛機自身的因素，例如維修保養、油料補給、飛行故障等。另一方面是非飛機自身的因素，例如天氣、場地條件等。

對于飛機自身引起的非正常飛行行為可以通過提高飛機的維護水平盡可能降低。而對于非飛機自身因素引起的非正常飛行行為則存在著一定的客觀規律。利用數據挖掘技術，通過對非飛機自身因素引起的非正常飛行行為的歷史數據進行分析，構建起合適的數學模型，可以對飛機的此類非正常飛行行為做出合理的預測。

本發明主要針對由于非飛機自身因素引起的非正常飛行行為。如背景技術中所提及的，非正常飛行行為包括但不限于航班取消、航線變更、飛機晚點、飛機返航和備降。

以下以飛機的返航和備降為例，進一步說明本發明的技術方案。對于其他的非正常飛行行為，也可以采用與返航備降的實施例類似的方法進行預測。

圖1是飛機返航備降過程實例的示意圖。如圖1所示，飛機在起飛機場順利地放行起飛。在正常飛行過程中，出現了必須返航備降的情況。在某一位置（如圖中星形符號所示）做出返航或者備降的決策。之后，飛機沒有沿虛線所示飛往目的機場，而是返航飛回起飛機場或者飛到備降機場。如圖1中所示的返航和備降就是本發明所關注的非正常飛行行為。

對于某一個特定的目的機場而言，場地條件是固定的。因此，可以將所有與之有關的返航備降情況作為一個獨立的數據空間，通過評估其上特定條件下出現返航備降的概率來實現對飛機返航備降行為的預測。