一种提取天气对航班韧性运行影响因素的方法
摘要文本
本发明公开了一种提取天气对航班韧性运行影响因素的方法，涉及民航运营分析技术领域，包括收集机场天气数据；基于历史机场航班数据，统计航班的实际起飞和降落时间，与计划时间比较，计算运行延误时间；利用航班延误时间，计算机场各航线航班在单位统计时间内的延误韧性值；利用人工神经网络ANN机器学习方法，将历史航班数据和天气数据结合，预测天气对航班韧性运行的影响，计算天气各指标特征对机场航班延误影响的重要度。本发明采用上述的一种提取天气对航班韧性运行影响因素的方法，协助机场运营人员和航空公司更好地应对不利天气条件，可以显著提高机场运行的效率和可靠性，从而提供更好的乘客体验并获得更高的运营效益。
申请人信息
- 申请人:长安大学; 西部机场集团有限公司
- 申请人地址:710061 陕西省西安市雁塔区南二环路中段126号
- 发明人: 长安大学; 西部机场集团有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种提取天气对航班韧性运行影响因素的方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311749841.8 |
| 申请日 | 2023/12/19 |
| 公告号 | CN117422320B |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0637 |
| 权利人 | 长安大学; 西部机场集团有限公司 |
| 发明人 | 王建军; 宋明洋; 李睿; 李景涛; 程思晨; 郑诗禹 |
| 地址 | 陕西省西安市南二环中段33号; 陕西省西安市高新区高新一路4号 |
专利主权项内容
1.一种提取天气对航班韧性运行影响因素的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集机场天气数据；机场天气数据包括机场名称、观测时刻、地面风向、风速、风向变化范围、能见度、云层类型及所在高度、温度、修正海平面气压值、未来两小时气候预测；对以上收集的机场天气数据进行量化后，对一个运营日中个时间段内机场天气数据的/>个气象要素分别建立一维向量，构成/>的二维向量；S2、基于历史机场航班数据，统计航班的实际起飞和降落时间，与计划时间比较，计算运行延误时间；S3、利用航班延误时间，计算机场各航线航班在单位统计时间内的延误韧性值；根据一个运营日内机场航班运行从受到损失-损失持续-损失恢复的过程，计算航线上航班在一个运营日/>个时间段运行的韧性值；
；其中，为统计时段/>内/>至/>时段的延误累积，/>为统计时段内机场航班延误时间出现拐点与零点的时刻/>为统计时段/>内/>至/>时段的延误极大值，/>为统计时段/>内/>至/>时段的延误恢复速率，/>为统计时段内/>至/>时段的延误受扰速率，/>为统计时段/>内延误的最大值，/>为统计时段/>内航班延误时间的零点个数；S4、利用人工神经网络ANN机器学习方法，将历史航班数据和天气数据结合，预测天气对航班韧性运行的影响，计算天气各指标特征对机场航班延误影响的重要度。