【技术实现步骤摘要】
本公开一般涉及使用一个或多个机器学习模型来预测机场数据。
技术介绍
1、预期替代航空燃料(例如，非石油基燃料，例如氢、电和可持续烃)在未来几年中改变航空景观。然而，添加新的燃料源通常需要昂贵的基础设施改变和新程序的实现方式。通常，这样的改变局部地(例如，逐个机场地)建立，导致可用性的拼接工作。因此，飞机运营商可能发现切换到替代燃料具有挑战性，因为这种燃料可能在运营商使用的每个机场不可用。因此，需要促进信息交换以使得飞机运营商能够利用替代燃料。
2、此外，切换到替代燃料的一个常见驱动因素是石油基燃料的环境影响。虽然政府、监管机构、环境倡导者、飞机运营商以及许多其他人通常可以支持向替代燃料的切换，但是可能难以确定哪些特定改变可能具有长期益处。
技术实现思路
1、在一个特定实现方式中，一种系统包括被配置成用于获得与机场相关联的机场基线数据的一个或多个处理器。机场基线数据描述机场的操作特性、机场的基础设施或两者。一个或多个处理器还被配置为修改机场基线数据的一个或多个第一参数以生成第一候...
【技术保护点】
1.一种用于基于机器学习预测机场数据的方法(300)，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一模型输入数据还包括固定机场数据(130)，其中，所述固定机场数据描述所述机场的地理物理特性(132)、管理所述机场的法规(142)、与所述机场相关联的程序(144)、所述机场的天气特性(146)、或其组合。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述地理物理特性包括所述机场的位置(134)、所述机场的海拔高度(136)、所述机场的地理(138)、所述机场周围(140)的区域的地理、或其组合。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，基...
【技术特征摘要】
1.一种用于基于机器学习预测机场数据的方法(300)，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一模型输入数据还包括固定机场数据(130)，其中，所述固定机场数据描述所述机场的地理物理特性(132)、管理所述机场的法规(142)、与所述机场相关联的程序(144)、所述机场的天气特性(146)、或其组合。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述地理物理特性包括所述机场的位置(134)、所述机场的海拔高度(136)、所述机场的地理(138)、所述机场周围(140)的区域的地理、或其组合。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，基于机场标识符(106)从机场数据库(102)获得所述固定机场数据、所述机场基线数据或两者。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机场的所述操作特性包括操作配置数据(110)和交通状况数据(112)中的一者或两者。
6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括，迭代地：
7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括，在多次迭代之后，生成(412)可行修改的列表(172)，其中，所述可行修改列表中的每个可行修改对应于与满足所述一个或多个目标值的预测数据相关的候选修改数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，由所述机场基线数据描述的所述机场的所述操作特性包括与所述机场处的操作相关联的环境影响度量(120)的估计值或测量值，并且其中，所述第一预测数据包括所述环境影响度量的预测值。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述环境影响度量包括一种或多种感兴趣的化学品的排放。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述环境影响度量包括二氧化碳排放、二氧化碳当量排放或两者。
11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述一个或多个目标值包括所述环境影响度量的目标值。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，修改所述机场基线数据...
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