摘要
本发明涉及航空运输和航空管制技术领域,具体地说,涉及一种基于航迹调配特征的终端区航班落地时间智能预测方法,其包括以下步骤:步骤1、数据收集与预处理;步骤2、航班进港位置聚类;步骤3、航迹特征提取;步骤4、预测模型构建与训练;步骤5、实时预测与复杂环境适应;步骤6、结果输出与反馈。本发明通过综合利用航班的静态特征、气象信息、机场运行状态以及终端区内动态航迹特征,显著提高复杂运行环境下航班落地时间的预测精度。
技术关键词
智能预测方法
静态特征
动态航迹
时间序列模型
时间序列特征
机器学习算法
航空管制技术
低能见度环境
气象
交叉验证方法
构建预测模型
多源特征
旅客
跑道
航迹数据
轨迹特征
航空公司
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辅助诊断方法
疾病
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光学遥感图像
激光雷达数据
多源遥感图像数据
植被
时间序列特征
多模态深度学习
深度学习模型
预警方法
静态特征
文本