公开(公告)号：CN116245208A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211513796.1

申请日：2022-11-29

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 李印凤 ,  王秋玲 ,  尚然然 ,  纪新雨 ,  蒋薇 ,  傅子涛 ,  米雪玉 ,  韩昀瑾

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06F18/2431 ,  G08G5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于数据特征提取的终端区进场航班降落时间预测方法，首先采集航班的飞行计划数据、终端区气象数据和雷达航迹数据，并进行数据融合、坐标转换和维度扩充；然后选取航迹预测的特征变量，构造航迹预测的输入特征变量集和输出特征变量集，形成样本数据；然后构建基于RF算法的进场航迹类别预测模型，并利用样本数据对该进场航迹类别预测模型进行训练和验证；针对待预测的航班，获取其航迹预测的输入特征变量，输入至训练好的进场航迹类别预测模型，由进场航迹类别预测模型输出预测的进场航迹类别结果及特征重要性排序；最后根据预测得到的待预测航班的进场航迹类别及特征重要性排序，计算出该航班的预计降落时间。

公开(公告)号：CN116150667A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211509271.0

申请日：2022-11-29

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 李印凤 ,  王秋玲 ,  尚然然 ,  高志远 ,  张浩 ,  米雪玉 ,  许亚男 ,  阮昌

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的航班延误原因预判方法，首先采集航班飞行计划数据、流控数据和气象数据，根据流控数据划分出航班延误原因类别，将各类航班延误原因类别与航班的飞行计划数据和天气数据相关联，得到关联后的样本数据，并对样本数据进行数据平衡处理，得到平衡后的样本数据；然后构建基于XGBoost的航班延误原因预判模型，将平衡后的样本数据中的航班飞行计划的特征因素以及和航班相关的气象特征因素作为模型的输入特征变量，将航班延误原因类别作为模型预测输出的目标变量。最后将待预测的航班的飞行计划的特征因素以及和该航班相关的气象特征因素输入至训练好的航班延误原因预判模型中，模型输出的目标变量则为航班延误原因类别。

公开(公告)号：CN111985526B

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202010628190.7

申请日：2020-07-02

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 李印凤 ,  许亚男 ,  王秋玲 ,  阮昌 ,  沈晗 ,  傅子涛 ,  尚然然 ,  张瀚月

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法及其系统，通过分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景，分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，评价其运行效能，计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。本发明充分考虑了实际的航空流量管理运行环境情况，更加适合短时、准确流量管理工作的要求。

公开(公告)号：CN111985526A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010628190.7

申请日：2020-07-02

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 李印凤 ,  许亚男 ,  王秋玲 ,  阮昌 ,  沈晗 ,  傅子涛 ,  尚然然 ,  张瀚月

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法及其系统，通过分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景，分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，评价其运行效能，计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。本发明充分考虑了实际的航空流量管理运行环境情况，更加适合短时、准确流量管理工作的要求。