【技术实现步骤摘要】
本申请涉及航空航天，尤其是涉及一种航班延误等级预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着航空运输业的迅猛发展，航班延误已逐渐演变成一个行业性的瓶颈问题。为应对这一挑战，精确预测航班延误的等级变得尤为关键。在此背景下，深入挖掘航班延误的时空关联性，准确预见未来航班可能面临的延误情况，显得至关重要。这不仅能够助力机场和航空公司及时做出预警，采取应对措施，更能增进对航班延误内在规律的理解，为航空业的持续优化提供坚实支撑。尽管航班延误预测技术已经取得了显著进展，但仍面临一些问题和挑战。基于统计分析的方法受到数据特征线性假设的限制，难以有效捕捉数据之间的非线性关系，从而制约了预测模型的准确性和泛化能力。相比之下，机器学习方法虽然能够自动提取特征和学习模式，但在处理大数据集和高维稀疏数据时可能面临困难，需要更高效的特征选择和维度约简方法。所以，如何提高航班延误预测的准确性成为了不容小觑的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种航班延误等级预测方法、装置、电子设备及...
【技术保护点】
1.一种航班延误等级预测方法，其特征在于，所述航班延误等级预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的航班延误等级预测方法，其特征在于，所述将所述数据预处理后的数据信息中的与时序相关的数据信息输入至预先训练好的航班延误等级预测模型的长短期记忆网络层之中，对所述与时序相关的数据信息进行特征处理，输出航班的时序特征，包括：
3.根据权利要求1所述的航班延误等级预测方法，其特征在于，所述将所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征输入至所述航班延误等级预测模型的胶囊网络层之中，基于动态路由处理机制对所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征进行处理，预测出所...
【技术特征摘要】
1.一种航班延误等级预测方法，其特征在于，所述航班延误等级预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的航班延误等级预测方法，其特征在于，所述将所述数据预处理后的数据信息中的与时序相关的数据信息输入至预先训练好的航班延误等级预测模型的长短期记忆网络层之中，对所述与时序相关的数据信息进行特征处理，输出航班的时序特征，包括：
3.根据权利要求1所述的航班延误等级预测方法，其特征在于，所述将所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征输入至所述航班延误等级预测模型的胶囊网络层之中，基于动态路由处理机制对所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征进行处理，预测出所述目标航空公司的每一航班的航班延误等级，包括：
4.根据权利要求3所述的航班延误等级预测方法，其特征在于，所述胶囊网络层之中的主胶囊子网络层和多个标签胶囊子网络层基于动态路由处理机制对所述航班的融合后的特征进行动态路由处理，输出所述目标航空公司的每一航班的航班延误等级，包括：
5.根据权利要求4所述的航班延误等级预测方法，其特征在于，针对于每个所述标签胶囊子网络层...
【专利技术属性】
技术研发人员：程华，李灿，卿波，刘燃，王犇，陈福川，石文彬，陈宏宇，黄欣，杨松，倪佳，
申请(专利权)人：中国民用航空总局第二研究所，
类型：发明
国别省市：
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