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申请/专利权人：南京航空航天大学
申请日：2023-12-20
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118153731A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/40;G06F18/211;G06F18/243;G06F18/20;G06F18/27;G06N5/01;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于相似场景的机场场面滑行时间预测方法、装置及存储介质，方法包括以下步骤：步骤1，建立特征体系：对现有的航空器滑行数据以及各离场航空器推出场景中具有场景标签进行统计，预处理、挖掘和匹配；步骤2，航空器场景识别：基于现有场景分类标签与离场航空器场景特征体系，训练一个基于随机森林模型的场景分类器完成航班所处场景的识别，确定预测对象的场景类型归属；步骤3，离场滑行时间预测：针对每一类已知的场景训练在该场景下的滑行时间预测模型，根据预测样本的场景分类识别结果选择该类别下的预测模型。本发明缓解了由于场景数据异质性产生的滑行时间预测误差，提升了滑行时间预测过程的可解释。
主权项：1.一种基于相似场景的机场场面滑行时间预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，建立特征体系：对现有的航空器滑行数据以及各离场航空器推出场景中具有场景标签进行统计，预处理、挖掘和匹配；步骤2，航空器场景识别：基于现有场景分类标签与离场航空器场景特征体系，训练一个基于随机森林模型的场景分类器完成航班所处场景的识别，确定预测对象的场景类型归属；步骤3，离场滑行时间预测：针对每一类已知的场景训练在该场景下的滑行时间预测模型，根据预测样本的场景分类识别结果选择该类别下的预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于相似场景的机场场面滑行时间预测方法、装置及存储介质
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