基于多模态数据融合和大模型微调的航班延误预测方法

本发明属于航班延误预测技术领域，公开了一种基于多模态数据融合和大模型微调的航班延误预测方法。该方法首先建立航班延误预测状态空间模型，通过划分航班运行阶段并分析各阶段的延误产生及传播方式，有效捕捉航班延误的动态特性和随机特性，从而重点关注对预测至关重要的系统状态和观测数据。其次采用LoRA方法对Qwen大模型进行微调，利用历史航班数据微调大模型，并结合实时航班数据进行实时延误预测，以提升大模型的预测精度和响应速度；基于微调后Qwen大模型推理得到的预测结果，与经过处理得到的状态空间模型估计值进行加权融合得到最终航班延误预测结果，有效保证了预测结果的准确性和可靠性。