CN105303896A - 航班预计到达时间精确预估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了航班预计到达时间精确预估方法，集成于民航数据查询系统，包括历史数据储备，第一步建立虚拟立方体CUBE；根据历史数据储备，选取数据维度相同的数据：数据经度差小于0.25565，纬度差小于0.11225，高度差小于209.3的历史样本进入模型，第二步立方体CUBE分层设置，按落地跑道维度建立各层级；在通过对立方体CUBE内部各层级数据进行处理；计算历史上与其相近的其他样本到落地的时间差t的均值，作为该样本的落地时间t的预测值。本发明输入需要获取预计时间航班->取航班当前数据->进入虚拟立方体CUBE处理->输出预测时间，旨在提前30分钟对航班到达时间的预测，确保航班预计到达时间与实际降落时间误差在正负5分钟内。

Description

航班预计到达时间精确预估方法
技术领域
本发明属于民航技术领域，具体为航班预计到达时间精确预估方法。
背景技术
在民航运输日益发展的过程中，民航实体对航班信息的及时获取愈加迫切。在航班临近机场时，机场若能提前获悉飞机准确的降落时间，对提前安排相应准备工作有很大帮助，例如可以帮助运控人员精准的管控航班，合理利用机位，对机场提高效率有很大的价值。并且随着航空运输业的持续发展所衍生的各项服务中，譬如在衍生的接机行业中，司机车辆调度中迫切需要提前准确获悉航班降落时间，从而可以合理安排接机时间，对车辆跟司机的利用率可以有效的提高，而又减少了车辆在机场等候时连带所产生的停车等费用。
现有技术如专利号：2012103066177为我司之前提交航班到达时间算法的专利，其只是根据航班历史飞行时间计算出平均飞行时间为参照，而未计入航班当前因素的影响，实际中航空器在飞行过程中速度高度的变化对航班实际飞行时间的影响巨大，所以所得到的预计到达时间与实际值误差较大。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供了航班预计到达时间精确预估方法，输入需要获取预计时间航班->取航班当前数据->进入虚拟立方体CUBE处理->输出预测时间，旨在提前30分钟对航班到达时间的预测，确保航班预计到达时间与实际降落时间误差在正负5分钟内。
本发明采用的技术方案如下：
航班预计到达时间精确预估方法，集成于民航数据查询系统，包括历史数据储备，第一步建立虚拟立方体CUBE；根据历史数据储备，选取数据维度相同的数据：数据经度差小于0.25565，纬度差小于0.11225，高度差小于209.3的历史样本进入模型(三个值均为各指标标准差的0.1倍)，即相当于以经度、纬度、高度建立直角坐标系，并以需预测点为中心点画了一个虚拟立方体；
第二步立方体CUBE分层设置，按落地跑道维度建立各层级；在通过对立方体CUBE内部各层级数据进行处理；分析位置相近的数据样本，提取数据样本中当前位置与航空器落地之间联系，对每条需要预测的样本，计算历史上与其相近的其他样本到落地的时间差t的均值，作为该样本的落地时间t的预测值。
所述的历史数据储备：存储所有航班在落地前40分钟，高度8000米以下的数据样本，存储信息包括：时间戳、航班编号、飞机编号、经度、纬度、高度、剩余飞行时间，落地跑道，储存周期动态调整，滚动更新。
所述的第二步立方体CUBE内部各层级数据进行处理，虚拟立方体内同一层级的航班的t值取均值，再对所有层级的t均值再次求均值，即为该立方体对应的样本的落地时间t的预测值。
与已有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明是在将航空器飞行过程中的因素考虑在内，旨在提前30分钟对航班到达时间的预测，确保航班预计到达时间与实际降落时间误差在正负5分钟内。
具体实施方式
航班预计到达时间精确预估方法，集成于民航数据查询系统，包括历史数据储备，第一步建立虚拟立方体CUBE；根据历史数据储备，选取数据维度相同的数据：数据经度差小于0.25565，纬度差小于0.11225，高度差小于209.3的历史样本进入模型(三个值均为各指标标准差的0.1倍)，即相当于以经度、纬度、高度建立直角坐标系，并以需预测点为中心点画了一个虚拟立方体；
第二步立方体CUBE分层设置，按落地跑道维度建立各层级；在通过对立方体CUBE内部各层级数据进行处理；分析位置相近的数据样本，提取数据样本中当前位置与航空器落地之间联系，对每条需要预测的样本，计算历史上与其相近的其他样本到落地的时间差t的均值，作为该样本的落地时间t的预测值。
所述的历史数据储备：存储所有航班在落地前40分钟，高度8000米以下的数据样本，存储信息包括：时间戳、航班编号、飞机编号、经度、纬度、高度、剩余飞行时间，落地跑道，储存周期动态调整，滚动更新；
所述的第二步立方体CUBE内部各层级数据进行处理，虚拟立方体内同一层级的航班的t值取均值，再对所有层级的t均值再次求均值，即为该立方体对应的样本的落地时间t的预测值；其中计算公式如下
其中的N是指同一层级的航班数目；M层级总数。

Claims (3)

1.航班预计到达时间精确预估方法，集成于民航数据查询系统，包括历史数据储备，其特征在于：第一步建立虚拟立方体CUBE；根据历史数据储备，选取数据维度相同的数据：数据经度差小于0.25565，纬度差小于0.11225，高度差小于209.3的历史样本进入模型，即相当于以经度、纬度、高度建立直角坐标系，并以需预测点为中心点画了一个虚拟立方体；
第二步立方体CUBE分层设置，按落地跑道维度建立各层级；在通过对立方体CUBE内部各层级数据进行处理；分析位置相近的数据样本，提取数据样本中当前位置与航空器落地之间联系，对每条需要预测的样本，计算历史上与其相近的其他样本到落地的时间差t的均值，作为该样本的落地时间t的预测值。
2.根据权利要求1所述的航班预计到达时间精确预估方法，其特征在于：所述的历史数据储备：存储所有航班在落地前40分钟，高度8000米以下的数据样本，存储信息包括：时间戳、航班编号、飞机编号、经度、纬度、高度、剩余飞行时间，落地跑道，储存周期动态调整，滚动更新。
3.根据权利要求1或2所述的航班预计到达时间精确预估方法，其特征在于：所述的第二步立方体CUBE内部各层级数据进行处理，对虚拟立方体内同一层级的航班的t值取均值，再对所有层级的t均值再次求均值，即为该立方体对应的样本的落地时间t的预测值。
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