CN110889537A - 一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，该方法包含确定出行者城际出行需求、确定空铁联程中转城市、确定首程航空班次、预测首程航班延误时长、确定空铁换乘间隔时长、确定下一程铁路班次、判断是否已遍历完所有可能的联程中转城市、确定空铁联程总体出行方案八个步骤，基于历史365天航班数据，构建并标定了航班延误时长预测模型，并匹配铁路班次信息，实现城际多模式交通出行情景下的考虑航班延误的空铁联程出行方案生成，通过本发明方法，可以提前降低因航班延误造成的总体出行时长增加的影响，并为出行者提供多种空铁联程出行方案组合，扩展其出行模式选择空间，提高综合出行效率。

Description

一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法

技术领域

本发明属于多模式交通出行技术领域，具体涉及一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法。

背景技术

随着交通运输领域的发展，“出行即服务”成为研究热点。如何把多种交通模式进行高度整合，为出行者提供“一体化出行”优质服务，是其研究核心。在城际出行范围，目前航空和铁路的覆盖度还不足以仅依靠单种交通模式实现“门对门”的出行服务。所以如何将长距离的航空运输和铁路运输实现联合出行规划，提升交通覆盖范围，满足出行者多程出行需求，是一个重要问题。

而在空铁联程方案生成中，其出行航空班次与铁路车次的匹配，除受固定的时刻表限制外，还应考虑到其中的不确定性因素。目前，我国的铁路客运较为稳定，大部分情况都能按照时刻表安排准点发车与到达；但在航空运输方面，许多航班延误率仍然较高，若上一程航班延误，很有可能会影响到下一程出行。现有的联程出行方案生成方法并未在预先考虑到这一不确定性因素，导致乘客的出行不便。例如：受航班延误影响，提前预定了下一班行程的乘客无法赶到，需要改签；未提前预定下一班行程的乘客，到达车站后发现购票过晚，余票不足等。这些多模式出行换乘中的不便情景均会再额外增加旅客的总体出行时长。所以如何为旅客提供合理空铁联程出行方案，节省其总体出行时长，是实现“一体化出行”需要解决的重要问题。

因目前实际空铁联程运输过程中，首程为铁路运输，后续为航空运输的出行模式较为稳定，可不考虑首程的铁路延误，直接采用现有的出行方案生成方法按固定的时刻表匹配即可。故本发明是针对首程为航空运输，后续为铁路运输的此种不确定性因素较大的出行模式进行考虑，提出一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，可以提前降低因航班延误造成的总体出行时长增加的影响，并为出行者提供多种空铁联程出行方案组合，扩展其出行模式选择空间，提高综合出行效率。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，具体步骤为：

S1，城际交通出行需求确定

包括：出行者决定其出发日期Date、出发城市a、目的地城市b；以及若有特殊中转城市需求，可提出含k(k∈N+)个备选联程中转城市而构成的联程中转城市集合C；

S2，空铁联程中转城市c确定

因为本空铁联程出行方案生成大多应用于无法直达或有特殊中转地需求的情景下，故需确定中转城市。若步骤S1中出行者提供其所需的联程中转城市集合C，则可直接采用；否则，通过获取与出发城市a存在直达航线(包含经停的线路，即为单一航班号可达)的城市所构成的集合M，与目的地城市b存在直达铁路(包含经停中间站点的线路，即为单一铁路班次可达)的城市所构成的集合N，将这两个集合所形成的交集城市集合作为联程中转城市集合C，即C＝M∩N,且

再从确定的联程中转城市集合C中按照距离目的地城市b的距离由近至远排序，依次选取一个元素作为联程中转城市c；

S3，首程航空班次确定

根据出发日期Date、出发城市a以及联程中转城市c，查询在出发日期Date时出发城市a至联程中转城市c的现有航班信息，获得可供选择的首程直达航空班次集合U＝{u¹,u²,…,uⁱ,…}，其中uⁱ代表第i个航班班次，uⁱ包含第i个航班班次的出发地机场名称、到达地机场名称、航空公司名称、计划起飞时刻、计划到达时刻、航线总里程、计划航行时长；

S4，预测首程航班延误时长

基于历史至少365天的实际航班延误时长作为模型训练时的输出值，对应的天气情况、航线特征、机场特征数据作为训练样本数据的输入变量，具体包含出发地天气现象①晴②阴③多云④小雨⑤中雨⑥大雨⑦小雪⑧中雪⑨大雪⑩雾)、到达地天气现象(①晴②阴③多云④小雨⑤中雨⑥大雨⑦小雪⑧中雪⑨大雪⑩雾)、出发地气温(℃)、到达地气温(℃)、出发地风力(①小于等于5级②6至8级③9至11级④12级及以上)、到达地风力(①小于等于5级②6至8级③9至11级④12级及以上)、航线总里程(公里)、计划航行时长(分钟)、出发地机场名称、到达地机场名称、航空公司名称，使用的预测模型可采用但不限于支持向量机模型或长短期记忆神经网络模型或多元线性回归模型等在训练集上被证明有效的机器学习回归模型；而后应用训练完成的航班延误时长预测模型，输入相应出发日期Date时的各输入变量数值，进行实时预测，得到对应步骤S3中的首程直达航空班次集合的预测首程航班延误时长

S5，确定空铁换乘间隔时长T

通过叠加空铁换乘实际情景中各过程的时长确定空铁换乘间隔时长T＝{t¹,t²,…,tⁱ,…},具体包括预测首程航班延误时长

从机场下飞机至火车站进站的换乘时长

容许宽容时长

其中，预测首程航班延误时长T_delay在步骤S4中预测确定。从机场下飞机至火车站进站的换乘时长T_transfer，首先通过调用现有的在线地图查询接口查询从机场至火车站的不同交通方式(驾车、公共交通)的预计出行时长，再叠加实验测得的机场下飞机出站和火车站进站时长，即可得到从机场下飞机至火车站进站的换乘时长T_transfer；并且，出行者若无特殊需求，从机场至火车站的交通方式默认采用耗时较短的交通方式。容许宽容时长T_ε默认驾车方式设定为10分钟，公共交通方式设定为15分钟；若出行者有特殊需求，可自行确定容许宽容时长T_ε。从而，确定空铁换乘间隔时长T＝T_delay+T_transfer+T_ε；

S6，确定下一程铁路班次

根据首程航班的计划到达时刻Arrival_base和步骤S5确定的空铁换乘间隔时长T，得到理想铁路班次发车时刻Depart_base＝Arrival_base+T。而后，查询可供选择的在联程中转城市c和目的地城市b之间的实际铁路班次，找到距离理想铁路班次发车时刻最近且晚于其发车时刻的实际铁路班次作为最终确定的下一程铁路班次。对应首程航空班次集合，其可构成相应的下一程铁路班次集合V＝{v¹,v²,…,vⁱ,…}，其中vⁱ代表对应第i个航班班次的下一程铁路班次，vⁱ包含第i个下一程铁路班次的出发地车站名称、到达地车站名称、计划出发时刻、计划到达时刻；

S7，判断是否已遍历完所有可能的联程中转城市

若没有遍历完可供选择的联程中转城市集合C中的每一个元素，则返回步骤S2，再依次选择可供选择的联程中转城市集合C中的一个元素作为联程中转城市，而后相应进行后续步骤S3-S6；若已经遍历完联程中转城市集合C中的每一个元素，则进行步骤S8；

S8，确定空铁联程总体出行方案：对应于每一个联程中转城市c，根据步骤S3和步骤S6确定的航空班次和铁路班次，组合反馈给出行者总体的多种出行方案。

本发明的有益效果是：

(1)本发明所述的一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，通过在联程出行方案制定时，预先考虑到航班延误的突发情况，综合考虑多种影响航班延误时长的因素，运用机器学习模型进行航班延误时长预测，提前规避风险，降低航班延误造成的总体出行时长增加的影响；相对于仅考虑准点情况下进行空铁联程出行方案生成，实现优化；

(2)为出行者提供多种空铁联程出行方案组合，扩展其出行模式选择的空间，有利于提高综合出行效率、改善乘客出行体验。

附图说明

图1为本发明实施的步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

实施例：

某一出行者在2019年9月1日有从广东省珠海市前往河北省保定市的出行需求，而珠海市与保定市之间未设有直达航线或直达铁路，其决定使用空铁联程的方式实现其出行，现为其提供空铁联程总体出行方案。

S1，获取出行者城际出行需求：

即出发日期为2019年9月1日，出发城市为广东省珠海市，目的地城市为河北省保定市。

S2，确定空铁联程中转城市：

通过查询与珠海市存在直达航线且与保定市存在直达铁路的城市信息，得到含石家庄、天津、北京、南京、上海等可供选择的城市集合，本次联程中转城市以石家庄市和天津市构成的联程中转城市集合为例，进行空铁联程总体出行方案设计。因石家庄市距离保定市的距离更近，按照先石家庄市后天津市的顺序遍历联程中转城市集合。

S3，确定首程航空班次：

首先以联程中转城市集合中的一个元素石家庄市为例，根据出发日期2019年9月1日、出发城市珠海市以及联程中转城市石家庄市，查询现有航班信息，获得从珠海市至石家庄市的可供选择的首程直达航空班次为{中国联航KN2386，河北航空NS3206}。根据航空公司提供的航班信息，这两次航班从珠海金湾机场的计划起飞时刻分别为{17:10，19:55}，在石家庄正定国际机场的计划到达时刻分别为{19:55，22:50}，航线总里程均为1809公里，计划航行时长分别为{2小时45分，2小时34分}。

S4，预测首程航班延误时长T_delay：

首先根据中国国内航线过去365天的航班信息，包含模型输出变量即实际航班延误时长Y和对应的11个特征输入变量即航班出发地天气现象x₁、到达地天气现象x₂、出发地气温x₃、到达地气温x₄、出发地风力x₅、到达地风力x₆、航线总里程x₇、计划航行时长x₈、出发地机场名称x₉、到达地机场名称x₁₀、航空公司名称x₁₁，构建训练样本数据，样本量为n组数据。

模型训练输出数据形式为

模型训练输入数据形式为

其中x_ij代表第j个样本的第i个特征，y_j代表第j个样本的延误时长。本次以支持向量机模型为例，进行模型标定和预测。

将2019年9月1日的变量数据输入训练好的模型，当日出发地珠海市天气现象为晴，到达地石家庄市天气现象为晴，出发地气温30℃，到达地气温31℃，出发地风力小于等于5级,到达地风力小于等于5级，航线总里程均为1809公里，计划航行时长分别为{2小时45分，2小时34分}，出发地机场名称为珠海市金湾机场，到达地机场名称为石家庄市正定国际机场，航空公司分别为{中国联航，河北航空}。模型输出的预测航班延误时长分别为{15分钟，10分钟}，即预测的中国联航KN2386航班的延误时长为15分钟，预测的河北航空NS3206航班的延误时长为10分钟。

S5，确定空铁换乘间隔时长T：

预测首程航班延误时长T_delay为{15分钟，10分钟}，石家庄正定机场到石家庄火车站的较快的出行方式为采用打车58分钟，石家庄正定机场出站时长经实地调查为20分钟，石家庄火车站进站时长经实地调查为8分钟，即从机场下飞机至火车站进站的换乘时长T_transfer＝58+20+8＝86分钟，容许宽容时长T_ε采用驾车换乘方式的默认值10分钟。从而，确定空铁换乘间隔时长

T＝T_delay+T_transfer+T_ε＝{15+86+10，10+86+10}＝{111分钟,106分钟}。

S6，确定下一程铁路班次：

所述步骤通过叠加首程航班的计划到达时刻Arrival_base和步骤S5确定的空铁换乘间隔时长T，得到理想铁路班次发车时刻Depart_base＝Arrival_base+T。即中国联航KN2386在计划到达时刻当日19:55的基础上加上换乘间隔时长111分钟，河北航空NS3206在计划到达时刻当日22:50的基础上加上换乘间隔时长106分钟，所以理想铁路班次的发车时刻分别为{当日21:46,次日01:36}。而后查询可供选择的联程中转城市石家庄市与目的地城市保定市之间实际铁路班次，距离理想铁路班次最近且晚于其发车时刻的实际铁路班次为最终确定的下一程铁路班次。得到对应中国联航KN2386的最终确定的石家庄市至保定市铁路班次为当日的G4280，时刻表计划21:54从石家庄站发车至保定东站；对应河北航空NS3206当日无可用的石家庄市至保定市的铁路班次，选择次日最早的铁路班次T168，时刻表计划09:48从石家庄站发车至保定站；即最终确定的下一程铁路班次分别为{当日G4280,次日T168}。

S7，判断是否已遍历完所有可能的联程中转城市：

因没有遍历完可供选择的联程中转城市集合中的每一个元素，则返回步骤S2，再依次选择可供选择的联程中转城市集合C中的一个元素作为联程中转城市，即再选择天津市作为联程中转城市，而后相应进行后续步骤S3-S6。

S3’，确定首程航空班次：

根据出发日期2019年9月1日、出发城市珠海市以及联程中转城市天津市，查询现有航班信息，获得可供选择的首程直达航空班次为{山东航空SC4820，中国国航CA1620，山东航空SC2266}。根据航空公司提供的航班信息，这三次航班从珠海金湾机场的计划起飞时刻分别为{11:55，12:05，16:10}，在天津滨海国际机场的计划到达时刻分别为{14:55，15:15，19:20}，航线总里程均为1907公里，计划航行时长分别为{3小时，3小时10分，3小时10分}。

S4’，预测首程航班延误时长T_delay：

将2019年9月1日的变量数据输入训练好的模型，当日出发地珠海市天气现象为晴，到达地天津市天气现象为多云，出发地气温30℃，到达地气温30℃，出发地风力小于等于5级，到达地风力6级，航线总里程为1907公里，计划航行时长分别为{3小时，3小时10分，3小时10分}，出发地机场名称为珠海市金湾机场，到达地机场名称为天津市滨海国际机场，航空公司分别为{山东航空，中国国航，山东航空}。模型输出的预测航班延误时长分别为{20分钟，16分钟，25分钟}。

S5’，确定空铁换乘间隔时长T：

预测首程航班延误时长T_delay为{20分钟，16分钟，25分钟}，天津市滨海国际机场到天津站较快的出行方式为采用地铁33分钟，天津市滨海国际机场出站时长经实地调查为25分钟，天津站进站时长经实地调查为10分钟，即从机场下飞机至火车站进站的换乘时长T_transfer＝33+25+10＝68分钟，容许宽容时长T_ε采用公共交通换乘方式的默认值15分钟。从而，确定空铁换乘间隔时长

T＝T_delay+T_transfer+T_ε＝{20+68+15，16+68+15，25+68+15}＝{103分钟,99分钟,108分钟}。

S6’，确定下一程铁路班次：

所述步骤通过叠加首程航班的计划到达时刻Arrival_base和步骤S5’确定的空铁换乘间隔时长T，得到理想铁路班次发车时刻Depart_base＝Arrival_base+T，即山东航空SC4820在计划到达时刻当日14:55的基础上加上换乘间隔时长103分钟，中国国航CA1620在计划到达时刻当日15:15的基础上加上换乘间隔时长99分钟，山东航空SC2266在计划到达时刻当日19:20的基础上加上换乘间隔时长108分钟，所以理想铁路班次的发车时刻分别为{当日16:38,当日16:54，当日21:08}。而后查询可供选择的联程中转城市天津市与目的地城市保定市之间实际铁路班次，距离理想铁路班次最近且晚于其发车时刻的实际铁路班次为最终确定的下一程铁路班次。得到对应山东航空SC4820的最终确定的天津市至保定市铁路班次为当日的G6274，时刻表计划16:45从天津站发车至保定东站；对应中国国航CA1620的最终确定的天津市至保定市铁路班次为当日的G1297，时刻表计划17:47从天津站发车至保定东站；对应山东航空SC2266当日无可用的天津市至保定市铁路班次，选择次日最早的铁路班次G292，时刻表计划10:58从天津站发车至保定东站，即最终确定的下一程铁路班次为{当日G6274，当日G1297，次日G292}。

S7’，判断是否已遍历完所有可能的联程中转城市：

已经遍历完联程中转城市集合，进行步骤S8。

S8，确定空铁联程总体出行方案：

反馈给出行者在出行购票时可以：①将石家庄市作为联程中转城市：(1)一体化购买2019年9月1日中国联航KN2386于17:10从珠海金湾机场飞往石家庄正定国际机场的航班机票以及中国铁路G4280于当日21:54从石家庄站开往保定东站的高铁车票；或者(2)一体化购买2019年9月1日河北航空NS3206航班于19:55从珠海金湾机场飞往石家庄正定国际机场的航班机票以及中国铁路次日T168于09:48从石家庄站开往保定东站的火车车票。②将天津市作为联程中转城市：(1)一体化购买2019年9月1日山东航空SC4820于当日11:55从珠海金湾机场飞往天津市滨海国际机场的航班机票以及中国铁路G6274于当日16:45从天津站开往保定东站的高铁车票；或者(2)一体化购买2019年9月1日中国国航CA1620于当日12:05从珠海金湾机场飞往天津市滨海国际机场的航班机票以及中国铁路G1297于当日17:47从天津站开往保定东站的高铁车票；或者(3)一体化购买2019年9月1日山东航空SC2266于当日16:10从珠海金湾机场飞往天津市滨海国际机场的航班机票以及中国铁路次日G292于10:58从天津站开往保定东站的高铁车票。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实例的限制，上述实例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (3)

1.一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，其特征在于：包含如下步骤：

S1，获取出行者城际出行需求：

所述步骤包含出行者决定其出发日期Date、出发城市a、目的地城市b；以及若有特殊中转城市需求，可提出含k(k∈N+)个备选联程中转城市而构成的联程中转城市集合C；

S2，确定空铁联程中转城市c：

若步骤S1中出行者提供其所需的联程中转城市集合C则可直接采用,否则所述步骤通过获取与出发城市a存在直达航线的城市所构成的集合M和与目的地城市b存在直达铁路的城市所构成的集合N所形成的交集城市集合作为联程中转城市集合C；再从确定的联程中转城市集合C中按照距离目的地城市b的距离由近至远排序，依次选取一个元素作为联程中转城市c；

S3，确定首程航空班次：

所述步骤根据出发日期Date、出发城市a以及联程中转城市c，查询在出发日期Date时出发城市a至联程中转城市c的现有航班信息，获得可供选择的首程直达航空班次集合U＝{u¹,u²,…,uⁱ,…}，其中uⁱ代表第i个航班班次，uⁱ包含第i个航班班次的出发地机场名称、到达地机场名称、航空公司名称、计划起飞时刻、计划到达时刻、航线总里程、计划航行时长；

S4，预测首程航班延误时长T_delay：

所述步骤利用预测模型进行首程航班延误时长的预测，对应步骤S3中的航空班次集合，得到相应的预测首程航班延误时长

S5，确定空铁换乘间隔时长T：

所述步骤通过叠加空铁换乘实际情景中各过程的时长确定空铁换乘间隔时长T＝T_delay+T_transfer+T_ε(T＝{t¹,t²,…,tⁱ,…}),具体包括预测首程航班延误时长

从机场下飞机至火车站进站的换乘时长

容许宽容时长

S6，确定下一程铁路班次：

所述步骤通过叠加首程航班的计划到达时刻

和步骤S5确定的空铁换乘间隔时长T＝{t¹,t²,…,tⁱ,…}，得到对应每一首程航空班次的理想铁路班次发车时刻

而后查询可供选择的在联程中转城市c与目的地城市b之间实际铁路班次，距离理想铁路班次发车时刻最近且晚于其发车时刻的实际铁路班次为最终确定的下一程铁路班次，即为V＝{v¹,v²,…,vⁱ,…}，其中vⁱ代表对应第i个航班班次的下一程铁路班次，vⁱ包含第i个下一程铁路班次的出发地车站名称、到达地车站名称、计划出发时刻、计划到达时刻；

S7，判断是否已遍历完所有可能的联程中转城市：

若没有遍历完可供选择的联程中转城市集合C中的每一个元素，则返回步骤S2，再依次选择联程中转城市集合C中的一个元素作为联程中转城市c，而后相应进行后续步骤S3-S6；若已经遍历完联程中转城市集合C中的每一个元素，则进行步骤S8；

S8，确定空铁联程总体出行方案：

对应于每一个联程中转城市c，根据步骤S3和步骤S6确定的航空班次和铁路班次，组合反馈给出行者总体的多种出行方案。

2.如权利要求1所述的一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，其特征在于：所述步骤S4进一步包括：

S41，训练航班延误时长预测模型：

基于历史至少365天的实际航班延误时长为模型训练时的输出值，对应的天气情况、航线特征、机场特征数据作为训练样本数据的输入变量，具体包含出发地天气现象(①晴②阴③多云④小雨⑤中雨⑥大雨⑦小雪⑧中雪⑨大雪⑩雾)、到达地天气现象(①晴②阴③多云④小雨⑤中雨⑥大雨⑦小雪⑧中雪⑨大雪⑩雾)、出发地气温(℃)、到达地气温(℃)、出发地风力(①小于等于5级②6至8级③9至11级④12级及以上)、到达地风力(①小于等于5级②6至8级③9至11级④12级及以上)、航线总里程(公里)、计划航行时长(分钟)、出发地机场名称、到达地机场名称、航空公司名称，输入机器学习回归模型；

S42，应用航班延误时长预测模型：

基于S41训练完成的模型，输入对应出发日期Date的各输入变量数值，进行实时预测，得到预测的首程航班延误时长T_delay。

3.如权利要求1所述的一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，其特征在于：所述步骤S5中从机场下飞机至火车站进站的换乘时长T_transfer和容许宽容时长T_ε进一步包括：

(1)调用现有的在线地图查询接口，查询从机场至火车站的不同交通方式的预计出行时长，再叠加实验测得的机场下飞机出站和火车站进站时长，即可得到从机场下飞机至火车站进站的换乘时长T_transfer；其中，出行者若无特殊需求，从机场至火车站的交通方式默认采用耗时较短的交通方式；

(2)根据从机场至火车站的交通方式，默认驾车方式容许宽容时长T_ε设定为10分钟，默认公共交通方式容许宽容时长T_ε设定为15分钟；若出行者有特殊需求，可自行确定容许宽容时长T_ε。

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