【技术实现步骤摘要】
一种基于天气影响的离场航班延误分析及预测方法
本专利技术属于大数据及机器学习领域,具体涉及一种基于天气影响的离场航班延误分析及预测方法。
技术介绍
近年来随着国民经济的飞速发展,不断增加的航空运输需求给我国的航空运输业带来了前所未有的机遇,同时也涌现出了一些制约机场和航空公司发展的问题。其中被业内外广泛关注的就是航班延误问题。在航班不正常原因中,天气因素占比高居不下。虽然现代航空器飞行的自动化水平不断提高,机载设备和地面保障设备亦日臻完善,航空器可以在大多复杂气象条件下运行。但是,天气因素仍然是导致不正常航班的主要因素,特别是在起飞和着陆阶段,恶劣天气对航班运行的影响很大,如低能见度、降雨、起风等都会使飞机起飞、着陆困难。由于恶劣天气的严重程度、持续时间以及发生区域的不确定性,某些重要机场出现的恶劣天气可能会导致全国出现区域性的航班延误。因此,研究机场天气和机场航班运行之间的关系对于缓解航班延误、促进航班安全快捷地运行具有重要意义。
技术实现思路
专利技术目的:为了克服现有技术中存在的不足,提供一 ...
【技术保护点】
1.一种基于天气影响的离场航班延误分析及预测方法,其特征在于:包括如下步骤:/nS1:对航班数据和天气数据进行预处理,并进行数据融合;/nS2:将步骤S1中得到的融合后的数据进行特征分析和提取;/nS3:构建基于天气因素的随机森林模型,将步骤S2提取的特征作为随机森林模型的特征输入,将航班是否发生延误作为模型的训练目标,进行模型的训练,得到模型的预测精度,获取到航班延误预测的分类结果。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于天气影响的离场航班延误分析及预测方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1:对航班数据和天气数据进行预处理,并进行数据融合;
S2:将步骤S1中得到的融合后的数据进行特征分析和提取;
S3:构建基于天气因素的随机森林模型,将步骤S2提取的特征作为随机森林模型的特征输入,将航班是否发生延误作为模型的训练目标,进行模型的训练,得到模型的预测精度,获取到航班延误预测的分类结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于天气影响的离场航班延误分析及预测方法,其特征在于:所述步骤S1中经过预处理后的航班数据包括航班的执行时间、计划起飞时间、计划起飞机场、实际起飞时间、实际起飞机场、计划着陆时间、计划着陆机场、实际着陆时间、实际着陆机场、航空公司代码、起降机场之间的距离、航班是否延误一共12个属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于天气影响的离场航班延误分析及预测方法,其特征在于:所述步骤S1中对于天气数据的预处理的具体方法步骤如下:
S1-1:解析METAR报,提取有关能见度、风、沉降、冻结及危险天气现象相关的天气组分;
S1-2:分配严重程度代码,每条METAR报中解析出的天气现象都会有一个与之对应的气象严重程度;
S1-3:分配协同作用得分系数,为给定严重性代码的严重性赋值。
4.根据权利要求1或3所述的一种基于天气影响的离场航班延误分析及预测方法,其特征在于:所述步骤S1中预处理后的天气数据包括观测机场、观测时间、能见度、风、沉降、冻结、危险现象、恶劣天气持续时间一共8个属性。
技术研发人员:王艳军,刘彤丹,王丽伟,胡明华,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。