[發明專利]一種基于客流時序聚類優化航班調控方法及系統

有效

• 申請號: 202110504011.3
• 申請日: 2021-05-10
• 公開（公告）號: CN113095731B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 周宇峰;蔡月月;丁海星
• 申請（專利權）人: 北京人人云圖信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/0631
• 分類號: G06Q10/0631;G06Q10/04
• 代理公司: 北京中創云知識產權代理事務所(普通合伙) 11837
• 代理人: 肖佳

1.一種基于客流時序聚類優化航班調控方法，其特征在于，包括：

步驟S1：根據航班歷史訂單，按照出發日期進行分組統計，得到航班數據；

步驟S2：對所述航班數據進行歸一化處理，得到歸一化航班數據；

步驟S3：將所述歸一化航班數據按日期兩兩計算其KL散度，按照所述KL散度，將所述歸一化航班數據分配到預設的區間；包括：

步驟S31：將所述歸一化航班數據按日期，兩兩計算其KL散度，得到所述歸一化航班數據的KL散度；

步驟S32：按照所述KL散度分布區間，劃分成預設的K個類別，將所述歸一化航班數據按照其KL散度歸到其對應所述類別中；根據預設的K個類別，將所得到的KL散度在其最大值和最小值的范圍內，劃分出K個區間，并把在同一區間的數據歸為同一類別；

步驟S4：對每個所述區間的所述歸一化航班信息進行聚類，得到每個所述歸一化航班信息的類別，作為優化航班調控的參考信息。

2.根據權利要求1所述的基于客流時序聚類優化航班調控方法，其特征在于，所述步驟S1：根據航班歷史訂單，進行分組統計，得到航班數據，具體包括：

獲取預設期間內的各個航司的各個航班的歷史訂單，按照出發日期進行分組統計，得到按日期分組的航班數據。

3.根據權利要求2所述的基于客流時序聚類優化航班調控方法，其特征在于，所述步驟S2：對所述航班數據進行歸一化處理，得到歸一化航班數據，包括：

步驟S21：將航班起飛前N天航班數據融合，構成長度一致的融合后的航班數據；

步驟S22：按照下述公式(1)對所述融合后的航班數據進行歸一化處理，得到歸一化航班數據X^*:

其中，X為所述融合后的航班數據，σ(X)為X方差，E[X]為X均值。

4.根據權利要求1所述的基于客流時序聚類優化航班調控方法，其特征在于，所述步驟S4：對每個所述區間的所述歸一化航班信息進行聚類，得到每個所述歸一化航班信息的類別，作為航班調控的參考信息，包括：

步驟S41：對于每一個所述類別，根據下述公式(2)～(3)，計算每個所述類別中的兩兩所述歸一化航班數據的互相關值以及SBD距離；

其中，公式(2)中CC(cross-correlation)為互相關函數，表示第K個類別中的第i個數據，F函數為快速傅里葉轉換；

公式(3)中R為內積函數，m為向量的長度；其中，表示為如下公式(4)：

SBD取值在0到2之間，兩個所述歸一化航班數據越接近0就越相似；

步驟S42：隨機選取一個所述歸一化航班數據作為初始化聚類質心向量；

步驟S43：預設M個類別，按照如下公式(5)，兩兩計算所述歸一化航班數據的時間序列聚類的質心向量，取最大值M個值為質心向量；

其中，為當前類別；

步驟S44：在當前的類別中，計算每個歸一化航班數據與所述質心向量的SBD距離；若SBD小于預設的閾值dist，則該所述歸一化航班數據歸為該質心向量所屬類別；

步驟S45：當達到預設的迭代次數，則迭代結束，輸出所述質心向量的類別以及與其同類別的歸一化航班信息向量，從而得到每個所述歸一化航班信息的類別，作為優化航班調控的參考信息。

5.一種基于客流時序聚類優化航班調控系統，其特征在于，包括下述模塊：

航班數據獲取模塊，用于根據航班歷史訂單，按照出發日期進行分組統計，得到航班數據；

航班數據歸一化模塊，用于對所述航班數據進行歸一化處理，得到歸一化航班數據；

歸一化航班數據分區模塊，用于將所述歸一化航班數據按日期兩兩計算其KL散度，按照所述KL散度，將歸一化航班數據分配到預設的區間，包括：

將所述歸一化航班數據按日期，兩兩計算其KL散度，得到所述歸一化航班數據的KL散度；

按照所述KL散度分布區間，劃分成預設的K個類別，將所述歸一化航班數據按照其KL散度歸到其對應所述類別中；根據預設的K個類別，將所得到的KL散度在其最大值和最小值的范圍內，劃分出K個區間，并把在同一區間的數據歸為同一類別；

歸一化航班數據分類模塊，用于對每個所述區間的所述歸一化航班信息進行聚類，得到每個所述歸一化航班信息的類別，作為優化航班調控的參考信息。