【技术实现步骤摘要】
本申请涉及民航领域，尤其是涉及一种飞行计划备降场推荐方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着民航业的快速发展，主要枢纽机场在高峰时段运营的航班数量比以往任何时候都要多，合理安排飞行航线和降落机场尤为重要，按照仪表飞行规则签派飞机飞行前，应当在签派单上为每个目的地机场至少列出一个备降机场。现阶段的航班放行通常依靠人工总结与经验判断，参考空中交通流量管理模式，设定战略、战术级备降场管理模式。战略级备降场管理是计划层，通过对历史航班数据与运行大环境变化分析，制定各目的地机场的备降场优先级列表。战术级备降场管理是执行层，计算机飞行计划系统在制作飞行计划根据数据库中航行通告、天气能见度、天气标准要求等实际运行情况，对备降场优先级列表进行筛选，选择优先度最高与理论可备降的备降场供放行签派员选择。
2、然而，现有技术虽然可以通过收集航班信息、气象数据、机场条件等多种数据，根据预设的备降场优先级列表，排除不可行的备降场选择，但在实际放行中仍需要人工对备降场进行调整选择。而人工经验判断易存在飞行员、管制员或签派员三者的经验和判断存在差异的情况，导致备降场选择的不确定性，决策的不确定会使航飞过程存在安全风险，上述问题有待解决。
技术实现思路
1、为了使选择航班备降场更准确，提升航班备降场选择的安全性，本申请提供一种方法、系统、设备及介质，采用如下技术方案：
2、第一方面，本申请提供一种飞行计划备降场推荐方法，包括：
3、获取历史备降航班数据，根据历史备降航班数据
4、获取决策树，采用历史样本集对决策树进行训练，得到备降场预测模型；
5、获取实际航班信息，根据实际航班信息采用备降场预测模型进行备降场预测，得到备降场预测概率结果。
6、优选的，所述历史备降航班数据包括历史航班信息、气象数据和机场条件。
7、优选的，所述根据历史备降航班数据构建历史样本集的具体步骤包括：
8、将历史备降航班数据进行数据预处理，将缺失值、异常值和重复值筛除。
9、优选的，还包括：
10、将完成预处理的历史备降航班数据进行数据标准化、归一化和编码转换，转换为能与决策树匹配的格式。
11、优选的，生成所述决策树的具体步骤为：
12、对于当前节点的数据集为d，在样本个数小于阈值或没有特征的情况下，返回决策子树，当前节点停止递归；
13、设置分类问题中有k个类，样本点属于第k类的概率为pk，在基尼系数小于阈值的情况下，返回决策树子树，当前节点停止递归；
14、
15、对于样本集合d，其基尼指数为：
16、
17、计算当前节点现有的各个特征的特征值对数据集的基尼系数；
18、在计算出来的各个特征的特征值对数据集d的基尼系数中，选择基尼系数最小的特征a和对应的特征值α，在特征a的条件下，集合d的基尼指数为：
19、
20、根据这个最优特征和最优特征值，把数据集划分成d1和d2两部分，d1和d2同时建立当前节点的左右节点，左节点的数据集d为d1，右节点的数据集d为d2：
21、d1＝(x，y)∈d|a(x)＝a，d2＝d-d1
22、对左子节点和右子节点递归调用决策树的生成步骤。
23、优选的，获取所述决策树后，在决策树层数达到预先设置的最大值或所有叶结点中的样本属于同一个类别或样本数为1的情况下，决策树停止递归调用操作，构建航班备降场预测模型用于备降场预测。
24、优选的，所述实际航班信息为当前航班信息、当前气象数据和当前机场条件。
25、第二方面，本申请提供一种飞行计划备降场推荐系统，包括：
26、第一获取模块：用于获取历史备降航班数据，根据历史备降航班数据构建历史样本集；
27、第二获取模块：用于获取决策树，采用历史样本集对决策树进行训练，得到备降场预测模型；
28、第三获取模块：用于获取实际航班信息，根据实际航班信息采用备降场预测模型进行备降场预测，得到备降场预测概率结果。
29、第三方面，本申请提供一种飞行计划备降场推荐设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如前所述的飞行计划备降场推荐方法。
30、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如前所述的飞行计划备降场推荐方法。
31、综上所述，与现有技术相比，本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
32、本申请通过历史备降航班数据构建历史样本集，历史样本集作为决策树的训练基础得到备降场预测模型，通过实际航班信息推测到备降场预测概率结果，实现基于历史数据的航班放行飞行计划制作时放行备降场推荐，推荐结果更拟合在航班执行备降的情况下飞行员、管制员以及签派员三方决策下的实际备降场选择，减少因人为因素导致的误差，使选择航班备降场更准确，提升航班备降场选择的安全性。
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1.一种飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，所述历史备降航班数据包括历史航班信息、气象数据和机场条件。
3.根据权利要求1所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，所述根据历史备降航班数据构建历史样本集的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，生成所述决策树的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，获取所述决策树后，在决策树层数达到预先设置的最大值或所有叶结点中的样本属于同一个类别或样本数为1的情况下，决策树停止递归调用操作，构建航班备降场预测模型用于备降场预测。
7.根据权利要求1所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，所述实际航班信息为当前航班信息、当前气象数据和当前机场条件。
8.一种飞行计划备降场推荐系统，其特征在于，包括：
9.一种飞行计划备降场推荐设备，其特
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-7中任一所述的飞行计划备降场推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，所述历史备降航班数据包括历史航班信息、气象数据和机场条件。
3.根据权利要求1所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，所述根据历史备降航班数据构建历史样本集的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，生成所述决策树的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的飞行计划备降场推荐方法，其特征在于，，获取所述决策树后，在决策树层数达到预先设置的最大值或所有叶结点中的样本属于同一个类别或样...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡海青，刘建军，马尧，
申请(专利权)人：中国南方航空股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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