[發明專利]航班到達時間預測方法有效
| 申請號： | 201711022408.9 | 申請日： | 2017-10-27 |
| 公開（公告）號： | CN107818382B | 公開（公告）日： | 2021-01-05 |
| 發明（設計）人： | 陳曉宇;權桁;王殿勝;薄滿輝;唐紅武;劉昊 | 申請（專利權）人： | 中航信移動科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06K9/62;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 北京瑞思知識產權代理事務所(普通合伙) 11341 | 代理人： | 王寶玲 |
| 地址： | 101318 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 航班 到達 時間 預測 方法 | ||
1.一種航班到達時間預測方法，其特征在于，包括：
獲取歷史數據，并對所述歷史數據進行預處理，得到特征數據，其中，所述特征數據包括：天氣特征數據、航班歷史飛行特征數據和位置特征數據；
將所述特征數據以及每條特征數據對應的航班實際到達時間作為原始數據訓練隨機森林模型；
通過所述隨機森林模型對待預測航班的特征數據進行分類，并對分類得到的結果進行投票，投票數最高的結果即為所述待預測航班的預測到達時間；
對所述歷史數據進行預處理包括：
清除所述歷史數據中的噪點數據，并使用默認值替換對所述歷史數據中部分缺失的數據；
抽取經過處理的所述歷史數據的特征，得到所述特征數據，包括：
對所述歷史數據中的天氣類別描述數據、能見度數據、風速數據、云組數據和溫度數據進行獨熱one-hot編碼，得到天氣特征數據；和/或
將所述歷史數據中的經緯度數據、飛行高度數據、飛行方向數據和飛行速度數據轉換成位置標識變量，得到位置特征數據；和/或
根據所述歷史數據中的航班基本信息，計算對應于航班位置的航班歷史飛行特征數據，所述航班歷史飛行特征數據包括：計劃飛行時長均值及中位數、按航司分組的實際飛行時長均值及中位數、按航線分組的實際飛行時長均值及中位數、按天氣類別分組的實際飛行時長及中位數。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述特征數據以及每條特征數據對應的航班實際到達時間作為原始數據訓練隨機森林模型包括：
將由所述特征數據構成的特征矩陣進行向量化處理；
將向量化處理后的所述特征數據隨機劃分為訓練集和測試集；
使用所述訓練集和所述測試集調試并確定所述隨機森林模型的模型參數，所述模型參數包括：最大樹深、樹的數量。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述特征數據以及每條特征數據對應的航班實際到達時間作為原始數據訓練隨機森林模型之后，所述方法還包括：
調整所述隨機森林模型的模型參數，以優化所述隨機森林模型的預測準確率和/或性能。
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G06Q 專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的數據處理系統或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的處理系統或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .預定，例如用于門票、服務或事件的
G06Q10-04 .預測或優化，例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理，例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源；企業規劃；組織模型
G06Q10-08 .物流，例如倉儲、裝貨、配送或運輸；存貨或庫存管理，例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動化，例如電子郵件或群件的計算機輔助管理
