【技术实现步骤摘要】
航班延误预测方法、装置及计算机存储介质
本专利技术属于大数据挖掘和机器学习领域，具体涉及一种航班延误预测方法、装置及计算机存储介质。
技术介绍
近近年来，随着民航业的快速发展，航班延误的情况愈演愈烈，对航空公司、机场和旅客的利益造成了巨大的损失。尽管中国民用航空局出台了一系列的措施，努力的减少航班延误，但是航班延误的现象还是时有发生，这主要是由于造成航班延误的因素众多，且各种因素相互交织的原因。航班延误的因素可以分为：天气原因、航空公司原因、机场管理原因、管制原因等。这些因素中包含着很多不确定性的因素，进而无法通过相应的数学方法进行很好的量化和表达。
技术实现思路
针对于上述现有技术的不足，本专利技术的目的之一提供一种能够提高航班延误预测准确率的方法、装置及计算机存储介质。本专利技术实施例公开了一种航路流量预测方法，包括：获取航班预测数据集，其中，航班预测数据集至少包括以下之一：航班号，航班控制号，出发机场，航班起飞时间，降落机场，航班降落时间；对所述航班预测数据集进行预处理；采用处理过的航班预测...
【技术保护点】
1.一种航班延误预测方法，其特征在于，包括：获取航班预测数据集，其中，航班预测数据集至少包括以下之一：航班号，航班控制号，出发机场，航班起飞时间，降落机场，航班降落时间；对所述航班预测数据集进行预处理；采用处理过的航班预测数据集对随机森林网络模型进行训练；使用训练过的随机森林网络模型进行航路延误预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种航班延误预测方法，其特征在于，包括：获取航班预测数据集，其中，航班预测数据集至少包括以下之一：航班号，航班控制号，出发机场，航班起飞时间，降落机场，航班降落时间；对所述航班预测数据集进行预处理；采用处理过的航班预测数据集对随机森林网络模型进行训练；使用训练过的随机森林网络模型进行航路延误预测。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取航班预测数据集包括通过广播式自动相关监视ADS-B接收设备收集ADS-B报文数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述航班预测数据集进行预处理包括：对所述ADS-B报文数据进行清洗；对清洗后的数据进行筛选，获取航班起飞降落阶段相关的数据，该数据至少包括出发机场，航班起飞时间，降落机场，航班降落时间；将筛选后的数据和从网络获取的航班数据融合，得到处理过的航班预测数据集。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从网络获取的航班数据包括：根据航班号通过python爬虫从对应的网络上获取所述航班的出发降落机场，计划起飞降落时间，对应机场的天气状况。
5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，还包括根据所述航班起飞降落时间和所述从网络获取的航班数据，计算航班延误时间，定义航班延误时间如下：
(1)
式(1)中为航班降落时间，为航班计划降落时间，τ为延误时间；将τ小于15分钟的航班分类为正点，τ大于15分钟的航班分类为延误。
6.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述预处理过的预测数据集至少包括：航班号，航班控制号，时间向量，天气向量，包括出发机场、降落机场、计划起飞时间、计划到达时间的计划信息向量。
7.一种航班延误预测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取航班预测数据集，其中，航班预测数据集至少包括以下之...
【专利技术属性】
技术研发人员：桂冠，刘凡，
申请(专利权)人：南京萨利智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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