[發明專利]基于ADS-B數據預測航班落地時間的方法

在審

• 申請號: 201910639959.2
• 申請日: 2019-07-16
• 公開（公告）號: CN110443411A
• 公開（公告）日: 2019-11-12
• 發明（設計）人: 劉曉疆;戰嘉馨;陳曉;孫龍濤;陳宇;劉青;李坤
• 申請（專利權）人: 青島民航凱亞系統集成有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30;G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241
• 代理人: 郝團代

1.一種基于ADS-B數據預測航班落地時間的方法，其特征在于：當航班進入ADS-B接收設備的接收范圍后，持續接收到的航班ADS-B數據由預測模型計算，按一定頻率輸出預測結果直至航班落地；

包括以下實施步驟，

步驟1數據處理

1)ADS-B數據接收

使用多臺ADS-B接收設備，對不同方向、角度、高度的航班發送的ADS-B數據進行接收，數據實時匯集到統一的數據中心并去重；

2)ADS-B數據過濾與解析

ADS-B接收設備將數據通過UDP協議轉發至接收模塊，接收模塊進行UDP解包得到明文字符串：

對上述字符串進行解析，解析后的字段存入數據庫；

步驟2預測計算

解析后的ADS-B數據送入預測模塊，采用神經網絡模型做為預測模型以實時地計算每條ADS-B數據對應航班的預計落地時間，唯一的輸出值即為預測的航班落地時間；

通過神經網絡模型得到的預測時間，是去除輸出層該節點神經元的激活函數后，直接輸出上一層節點加權求和的值；

步驟3結果備查

當前航班落地時間的預測值，連續地推送至消息隊列并更新；

或是，由信息查詢模塊提供后臺查詢服務，即緩存每條ADS-B數據對應航班的預計落地時間、并提供對外查詢接口。

2.根據權利要求1所述的基于ADS-B數據預測航班落地時間的方法，其特征在于：所述ADS-B接收設備的接收范圍是，地域范圍以機場為中心，經度上下5度，維度上下5度，以機場為圓心、半徑為200-300千米的圓。

3.根據權利要求1或2所述的基于ADS-B數據預測航班落地時間的方法，其特征在于：所述的神經網絡模型包括輸入層、隱藏層和輸出層結構；

隱藏層為多層結構；

隱藏層與輸出層的每個節點都是一個神經元，每個神經元有多個輸入，每個輸入值經過權值計算并經過非線性的激活函數得到唯一輸出；

中間層的神經元采用Relu函數作為激活函數。

4.根據權利要求3所述的基于ADS-B數據預測航班落地時間的方法，其特征在于：所述的預測模型按如下步驟進行確定；

⑴、數據提取

采用某機場多條歷史ADS-B數據與歷史航班的關聯數據做為數據集；

取ADS-B數據的經度、緯度、高度三個值作為訓練特征，取歷史航班數據中航班實際落地時間與ADS-B數據的接收時間的差作為訓練目標；

⑵、回歸模型選取

選用神經網絡模型；

⑶、損失函數選擇

選用均方誤差作為神經網絡模型的損失函數；

均方誤差損失函數的公式如下：

⑷、效果驗證

使用keras框架的神經網絡模型進行訓練，用得到的模型對某機場數天內所有進港航班進行了落地時間預測；

⑸、模型封裝

將訓練好的神經網絡模型以.pb文件保存。