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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种机场清水车服务时间的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113065692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110300643.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种机场清水车服务时间的预测方法是由李昌城;胡明华;赵征;谢华;彭瑛设计研发完成，并于2021-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机场清水车服务时间的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机场清水车服务时间的预测方法，包括：清水车服务时间的初步统计，清水车服务时间的分组，清水车服务时间的概率分布拟合和检验，清水车服务时间的预测四大步骤。本发明提出了清水车运行保障数据的分组方法，针对各种类型的清水车运行保障数据，可以无差别的分组，并且保证能够在可行时间内进行后续计算和预测。基于分组的方法，进一步提出了“归类、初始预测和最终预测”的清水车服务时间预测方法，与传统的经验概率预测方法相比，本发明大大提高了清水车服务时间的预测准确率。更高的预测准确率，有利于基于清水车服务时间的机场保障能力评价和机场保障车辆调度研究，使研究内容具有更强的实践意义，满足实际工程应用的需要。

本发明授权一种机场清水车服务时间的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种机场清水车服务时间的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，针对待预测机场，获取该机场清水车运行保障数据，包括离港航班号、机型、机型大类、始发地机场、目的地机场、计划离港时间、实际离港时间、清水车开始服务时间和清水车结束服务时间，共9个属性，对保障数据进行清洗和计算；步骤2，对于保障数据的9个属性，其中，实际离港时间和清水车结束服务时间的确定时间均晚于清水车开始服务时间，将这两个属性去除后的剩余7个属性作为初始分组属性；步骤3，对剩余7个属性进行组合，计算每种组合下保障数据划分的分组方案数量即复杂度，设置复杂度阈值，若某组合计算得到的分组方案数量小于复杂度阈值，则保留该组合对应的分组方案，否则筛去该组合对应的分组方案；所述每种组合下保障数据划分的分组方案数量即复杂度，计算公式为： 其中，D表示从剩余7个属性中选取m个属性进行组合时计算得到的保障数据划分的复杂度，m表示用于计算复杂度的所有属性的总数，n＝1,…,m，an表示第n个属性去重后的数据总数，i＝1,…,an；需要去重的属性为计划离港时间和清水车开始服务时间，将时间精度为5分钟的计划离港时间转换为精度为1、2、3、4、6、8、12或24小时的计划离港时间，将时间精度为1分钟的清水车开始服务时间转换为精度为1、2、3、4、6、8、12或24小时的清水车开始服务时间；步骤4，对于步骤3保留下来的各组合对应的分组方案，组合的属性标签即对应的分组方案的属性标签，若某分组方案中的保障数据数量小于40，则删除该分组方案，对于剩下的分组方案，采用卡方检验方法进行两次交叉的卡方检验，若存在两个分组方案两次交叉的卡方检验都在99.9％的置信水平上显著不属于同一个经验概率分布，则将这两个分组方案都保留；否则将这两个分组方案合并为一个分组方案；步骤5，对于步骤4得到的所有分组方案，对每一个分组方案进行概率分布拟合和概率分布检验，得到该分组方案的最终概率分布；步骤6，对于待预测清水车服务时间的保障数据，若该保障数据满足步骤4得到的某个分组方案的所有属性标签，则将该分组方案作为该保障数据的备选分组，从而得到所有备选分组；步骤7，对于每个备选分组，根据预设的预测精度，对待预测清水车服务时间进行初始预测，得到该备选分组对应的初始预测清水车服务时间下限和上限；所述初始预测的计算公式为： 其中，d表示预设的预测精度下的预测正确概率值，b表示预测的清水车服务时间下限，Δc表示预测的清水车服务时间的预设精度，b+Δc表示预测的清水车服务时间上限，px表示该备选分组的概率分布函数；当db′恒大于0时，b取值为其定义域最大值减去Δc；当db′恒小于0时，b取值为其定义域最小值；当db′不恒大于并且不恒小于0时，b取值为db′等于0时d的最大值；步骤8，根据所有备选分组各自对应的初始预测清水车服务时间下限和上限，求期望得到最终预测结果。

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