一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，通过修正传统

【技术实现步骤摘要】
一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法


[0001]本专利技术涉及一种机场安全指标预测方法，特别是一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法
。

技术介绍

[0002]在当前的机器学习领域中，时间信息作为模型输入特征时往往是采用
one
‑
hot
编码的方式实现
(
参考：
https://en.wikipedia.org/wiki/One
‑
hot)
，然后该方式存在一个重要的弊端在于当时间处于编码转换点时，模型的输出结果会存在跳变，这会对一些依赖模型输出结果的工作人员产生困扰，尤其是当输出结果为某领域的安全指标时，发生跳变往往会造成工作人员的神经紧张
。
例如，使用
one
‑
hot
编码的方式实现对机场安全指标预测进行预测时，预测结果会产生跳变，导致预测结果难以始终真实反映安全指标
。
[0003]目前针对这一问题往往采用增加
one
‑/>hot
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，收集机场安全指标相关的历史数据，构建历史特征数据和历史安全指标，并存入历史数据库中，作为数据库格式文件用于后续步骤；步骤2，设计机器学习模型，读取历史数据库中存储的数据库格式文件，将历史数据库中的历史特征数据经过编码输入到机器学习模型中，对该机器学习模型进行预训练；其中，历史特征数据中的的时间特征采用
one
‑
hot
方式编码；步骤3，设计函数表达式，用于对步骤2中所述的
one
‑
hot
编码过程进行优化，得到叠加后的
one
‑
hot
编码；步骤4，将叠加后的
one
‑
hot
编码作为输入数据送入经过预训练的机器学习模型中，从而获取时间轴连续的机场安全指标输出结果，将上述结果保存为数据库文件供其他系统调用，即最终完成基于连续时间编码的机场安全指标预测
。2.
根据权利要求1所述的一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，其特征在于，步骤1中所述的收集机场安全指标相关的历史数据，具体包括：将机场场面管理系统和空管自动化系统中的安全指标相关数据接出，所述安全指标相关数据，至少包括：
ADS
‑
B
广播监视信息
、
机场场面雷达监视信息
、
气象报文
、
航班计划和当前时间
。3.
根据权利要求1所述的一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，其特征在于，步骤1中所述的构建历史特征数据，具体包括：从所述安全指标相关数据中获取机场单位时间起飞及降落航班架次，从所述气象报文中获取机场风向
、
机场风力大小和跑道能见度，从航班计划中获取未来设定时间段内的起降航班架次，并将上述数据连同时间信息存入历史数据库中作为历史特征数据
。4.
根据权利要求1所述的一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，其特征在于，步骤1中所述的构建历史安全指标，具体包括：针对任意时刻，从历史数据中获取该时刻所有机场周边离场或进场设定时间段以内航班的航空器事故征候评分，并取上述航空器事故征候评分中的最大值作为该时刻的机场安全指标真值；针对任意时刻，取该时刻向后设定时间段内的机场安全指标真值，并取上述机场安全指标真值中的最大值作为该时刻的机场安全指标预测值，并将该预测值作为历史安全指标存入历史数据库中
。5.
根据权利要求1所述的一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，其特征在于，步骤2中所述的机器学习模型，采用历史特征数据和历史安全指标对未来的机场安全指标进行预测，其输入包含历史特征数据和历史安全指标，输出为机场安全指标预测值
。6.
根据权利要求1所述的一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，其特征在于，步骤2中所述的历史特征数据中的的时间特征采用
one
‑
hot
方式编码，即针对历史特征数据中的时间信息，采用0‑
24
小时为周期的
one
‑
hot
的编码方式，获得维度为
24
且其中只有唯一一位为1的编码
。7.
根据权利要求1所述的一种基于连续时间编码的机场安全指标预测方法，其特征在于，步骤3中所述的设计函数表达式，具体包括：所述函数表达式
y
＝
f(x)
，其输入参数
x
和输出参数
y
均为一维，其中，输入参数
x
的取值
范围为
[
‑
1,1]
，输出参数<...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛昊，王小乐，陈曦，丁辉，陈平，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：