[發明專利]預測航班延時狀態的數據處理系統

有效

• 申請號: 202110408424.1
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN112819260B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 卞磊;張憲;于淇;姚遠;王殿勝;唐紅武;薄滿輝;翁劍英
• 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;G06Q50/30
• 代理公司: 北京鍾維聯合知識產權代理有限公司 11579
• 代理人: 丁慧玲

1.一種預測航班延時狀態的數據處理系統，其特征在于，

包括第一數據庫、第二數據庫、預測模型庫、存儲有計算機程序的存儲器和處理器；所述第一數據庫用于存儲航班信息記錄；所述第二數據庫用于存儲機場氣象信息記錄；所述預測模型庫中用于存儲預先訓練好的第二預測模型、第三預測模型…第N預測模型，其中，第n預測模型用于預測第n預測航班id的延時狀態，n的取值為2到N；

所述處理器執行所述計算機程序時，實現以下步驟：

步驟S1、實時獲取計劃起飛時間變更的航班id，將該航班id確定為當前需要預測的第一預測航班id，并獲取所述第一預測航班id所在航班鏈上計劃起飛時間晚于所述第一預測航班id的第二預測航班id、第三預測航班id…第M預測航班id，M大于等于2，所述航班鏈為預設周期內同一注冊號對應的航班id按照計劃起飛時間先后組成的航班id序列；

步驟S2、將M與N比較，若M小于等于N，則執行步驟S3，若M大于N，則執行步驟S4；

步驟S3、基于所述第一數據庫和第二數據庫分別構建第一預測航班id至第M預測航班id對應的預測特征數據，基于第一預測航班id至第m預測航班id對應的預測特征數據，拼接構建用于預測第m預測航班id延時狀態的第m輸入特征數據，將所述第m輸入特征數據輸入第m預測模型中，生成到第m預測航班id延時狀態預測結果，m取值為2到M，結束流程；

步驟S4、基于所述第一數據庫和第二數據庫分別構建第一預測航班id至第N預測航班id對應的預測特征數據，基于第一預測航班id至第m預測航班id對應的預測特征數據，構建用于預測第m預測航班id延時狀態的第m輸入特征數據，將所述第m輸入特征數據輸入第m預測模型中，生成到第m預測航班id延時狀態預測結果，m取值為2到N，基于歷史數據預測第N+1預測航班id至第M預測航班id的延時狀態；

所述系統還包括樣本數據庫，所述處理器執行所述計算機程序時，還實現以下步驟：

步驟S100、訓練得到第n預測模型，n的取值為2到N，具體包括：

步驟S1001、基于樣本數據庫構建樣本航班id的預測特征數據；

步驟S1002、基于第一樣本航班id至第n樣本航班id的預測特征數據拼接構建用于預測第n樣本航班id延時狀態的樣本變量集；

步驟S1003、將第n樣本航班id延時狀態的樣本變量集作為因，將第n樣本航班id對應的航班延時標簽的實際分類概率值作為果，建立第n貝葉斯網絡模型進行訓練，得到第n預測模型：

其中，表示根據訓練得到的貝葉斯模型預測的在條件X下的航班延時頻率，分別表示第i預測航班id所對應的出發機場id的航班取消率、航班積壓率以及航班延誤率經離散分類化處理后的屬性值，i的取值為1到m，表示第一預測航班id延時時長標簽變量、表示第i預測航班id的氣象數據特征屬性值、表示第一預測航班id的預計起飛時間或實際起飛時間以及第二預測航班id至第m預測航班id的計劃起飛時間變量、表示航班鏈對應的當前日期變量。

2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，

所述航班信息記錄包括預測航班id、出發機場id、到達機場id、注冊號、計劃起飛時間、預計起飛時間、實際起飛時間和航班取消信息字段，所述計劃起飛時間的初始值和預計起飛時間的初始值相同，所述預計起飛時間動態更新；所述氣象信息記錄的字段包括機場id、氣象類型、能見度、風速和更新時間字段；所述預測特征數據包括預測航班id所對應的出發機場id的航班取消率、航班積壓率以及航班延誤率，氣象數據特征，起飛時間特征，日期時間特征和航班鏈對應的第一預測航班id的延時時長標簽。

3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，

所述系統包括K個航班延時標簽，第一標簽表示航班延時W分鐘以內的狀態，第二標簽表示航班延時W分鐘至2*W分鐘的狀態…第K-1標簽表示航班延時（K-1）*W至K*W分鐘的狀態，第K標簽表示航班延時K*W分鐘以上的狀態。