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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明是一种面向民用航空机场的航班跑道滑行时间预测方法，首先：获取机场历史航班数据并对其进行预处理；而后将机场历史航班数据拆分为进港和离港两大类，统计各个航班进港和离港的滑行时间并删除异常滑行时间数据；构建各个航班的关键特征数据，将所有特征数据构成样本数据集并将其划分为训练样本和测试样本；接着：以训练样本为输入，选取多种机器学习方法进行训练得到多个航班跑道滑行时间预测模型；最后：利用测试样本对各个预测模型的性能进行评估，选择预测效果最好且符合实际应用需求的模型。本发明分析了影响民用航空机场航班跑道滑行时间的各种因素，精炼构建了关键特征指标，构造合适的预测模型，有利于提高机场航班运营效率。

主权项：1.一种面向民用航空机场的航班跑道滑行时间预测方法，其特征在于：所述航班跑道滑行时间预测方法包括如下步骤：步骤1：获取机场历史航班数据并对其进行预处理；步骤2：将机场历史航班数据拆分为进港和离港两大类，统计各个航班进港和离港的滑行时间并删除异常滑行时间数据；步骤3：构建各个航班的关键特征数据，将所有特征数据构成样本数据集并将其划分为训练样本和测试样本；步骤4：以训练样本为输入，选取多种机器学习方法进行训练得到多个航班跑道滑行时间预测模型；步骤5：利用测试样本对各个预测模型的性能进行评估，选择预测效果最好且符合实际应用需求的模型，其中，所述步骤3中构建各个航班的关键特征数据的过程包括如下步骤：步骤3-1：计算航班进港和离港的场面瞬时流量；步骤3-2：计算航班进港和离港的场面累积流量；步骤3-3：计算航班离港的跑道口排队航空器数量；步骤3-4：将各个航班对应的特征数据数字化；所述步骤3-1中计算航班进港和离港的场面瞬时流量具体为：定义D_SIFI为离港场面瞬时流量，A_SIFI为进港场面瞬时流量，Ton为航班进港的落地时间,Tout为航班离港的推出时间，航班进港时场面瞬时流量SIFIin计算公式如下：SIFIin＝D_SIFIin+A_SIFIin其中D_SIFIin指在Ton之前推出，在Ton之后起飞的航班数量，A_SIFIin指在Ton之前落地，在Ton之后入位的航班数量；航班离港时场面瞬时流量D_SIFIout计算公式如下：SIFIout＝D_SIFIout+A_SIFIout其中D_SIFIout指在Tout之前推出，在Tout之后起飞的航班数量，A_SIFIout指在Tout之前落地，在Tout之后入位的航班数量；所述步骤3-2计算航班进港和离港的场面累积流量具体为：定义D_SCFI代表离港场面累积流量，A_SCFI代表进港场面累积流量，Ton和Tin分别为航班进港的落地时间和到达停机位时间，Tout和Toff分别为航班离港的推出时间和起飞时间，航班进港时场面累积流量SCFIin计算过程如下：D_SCFIin＝FTout1+BTout1A_SIFIin＝FTin1+BTin1SCFIin＝D_SCFIin+A_SCFIin其中FTout1指在Ton之前推出且在Ton之后起飞的航班数量,BTout1指在Ton之后且在Tin之前推出航班数量,FTin1指在Ton之前落地且在Ton之后入位的航班数量,BTin1指在Ton之后且在Tin之前落地的航班数量，航班离港时场面累积流量计算过程如下：D_SCFIout＝FTout2+BTout2A_SIFIout＝FTin2+BTin2SCFIout＝D_SCFIout+A_SCFIout其中FTout2指在Tout之前推出且在Tout之后起飞的航班数量,BTout2指在Tout之后且在Toff之前推出航班数量,FTin2指在Tout之前落地且在Tout之后入位的航班数量,BTin2指在Tout之后且在Toff之前落地的航班数量；所述步骤3-3计算航班离港的跑道口排队航空器数量中的跑道口排队航空器数量分为跑道离港航空器数量和跑道进港航空器数量，具体为：定义D_AQLI代表跑道离港航空器数量，A_AQLI代表跑道进港航空器数量，Tout和Toff分别为航班离港的推出时间和起飞时间，航班离港时跑道口排队航空器数量AQLI计算公式如下：AQLI＝D_AQLI+A_AQLI其中D_AQLI指在Tout之前或之后推出，在Tout和Toff之间起飞的航班数量，A_AQLI指在Tout之后,Toff之前落地的航班数量；所述步骤3-4中将各个航班对应的特征数据数字化的具体过程为：步骤3-4-1：对天气进行划分：主要包括对滑行时间几乎没有影响、对滑行时间有一定影响、对滑行时间有很大影响三类，以自然数1至3表示；步骤3-4-2：对时段进行划分：每日6-9点为航班进出港高峰期，9点之后进出港航班量逐渐达到平衡，按自然小时划最佳，以自然数0至23表示；步骤3-4-3：停机位、航空公司、跑道和机型进行数字化：不同的停机位、航空公司、跑道和机型分别以不同的数字表示；所述步骤5中利用测试样本对各个预测模型的性能进行评估，选择预测效果最好且符合实际应用需求的模型的具体过程如下：步骤5-1：采用均方误差对各个预测模型进行评估，计算均方误差的具体公式如下： 其中n为样本数据的个数，yi为航班真实的滑行时间，为该模型预测的航班跑道滑行时间；步骤5-2：选取MSE_Pre值最小且满足实际应用需求的预测模型运用于实际场景之中。

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