多源数据驱动的航材需求预测方法、系统、设备和存储介质

本发明公开了多源数据驱动的航材需求预测方法、系统、设备和存储介质；其中，所述方法包括：根据获取的航材需求相关信息得到航材需求的多源数据；多源数据包括：维修记录数据、飞机运行数据、传感器数据、环境数据和供应链数据；然后对多源数据进行预处理；并对预处理后的多源数据进行特征提取得到特征数据；特征数据包括：历史特征数据、运行特征数据、实时特征数据和环境特征数据；最后根据各特征数据构建航材需求预测模型；本发明通过对多源数据的预处理及特征提取，能够更深入地了解影响航材需求的各类复杂因素，可以使航材需求预测模型的预测结果准确度提高，从而也降低了航空公司的运营成本。