CN111401601A - 一种面向延误传播的航班起降时间预测方法 - Google Patents

一种面向延误传播的航班起降时间预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向延误传播的航班起降时间预测方法,以历史航班技术为基础，利用数据清洗和关联转化处理，分别建立原始历史航班运行数据集和航空器连续航段历史运行数据集，建立刻画延误传播的特征关键参量集；在此基础上，以任意选定的机场对为研究对象，从建立的各类数据集合中提取与该机场对相关的全部信息，运用深度学习算法，建立基于人工神经网络的航班延误预测模型，通过学习航空器在多航段运行中的延误传播特征，实现各航班在选定机场的起降时间预测。本发明以延误传播为主要关切，深度学习了复杂不确定的传播动力，并将其内化于航班起降时间预测。为各方进行航班运行保障提供关键时间参考，从提升整体系统应对航班延误的治理能力。

Description

一种面向延误传播的航班起降时间预测方法
技术领域
本发明涉及空中交通管理与规划，特别涉及一种面向延误传播的航班起降时间预测方法。
背景技术
随着民航事业快速发展，航空需求呈现出高速发展的趋势，其引发机场网络空中交通拥堵以及航班延误现象日益严重。目前，我国机场网络的发展现状存在失衡的状况，尤其是在天气影响与交通管制等因素影响下，大面积航班延误的情况会在机场网络中传播开来，使得整个机场网络处在十分低效的运行模式中。空中交通流量管理、区域和机场协同决策是缓解大面积延误，提升航班流运行效率的重要手段，其关键在于对航空器在未来一段时间内运行状态预测的准确性。在此背景下，提出一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，为制定机场网络拥堵缓解策略提供关键决策参数。
目前，在航班延误预测技术研究中，运用相关算法对航班延误模型进行构建与优化研究较为丰富，但是目前所运用的大多数研究方法，主要集中于历史数据的简单统计和相关性分析，或是采用机器学习构建从延误到延误的时序预测模型，尚未考虑延误在机场网络中的复杂不确定传播规律，及其对特定飞行航段延误的影响，难以对航班延误进行准确的分析与预测，难以为各利益相关方提供航班延误保障与疏解的决策支撑。
发明内容
发明目的：为了解决对航班延误进行准确的分析与预测，提出了一种准确优越的方法，从而实现更有效地进行航班延误传播分析与预测。
技术方案：本发明提出一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，包括以下步骤：
(1)基于历史航班运行数据，提出航班延误特征参数的建模方法，建模方法的具体流程如下：
(1.1)建立原始历史航班运行数据集；
(1.2)建立航空器连续航段历史运行数据集；
(1.3)延误传播特征关键参量建模；
(2)选择任意机场对，利用深度学习算法，建立了基于人工神经网络的航班延误预测模型，学习航空器在多航段运行过程中的延误传播特征，具体流程如下：
(2.1)构建预测输入输出数据集；
(2.2)根据确定的输入输出参数，并按照比例随机划分总数据集，构建训练与测试数据集，完成航班延误预测模型的构建；
(2.3)基于人工神经网络的航班延误预测模型调优；
(2.4)根据调参后得到的本站起飞延误
Figure BDA0002330368590000021
下站落地延误
Figure BDA0002330368590000022
的预测结果，则本站预计的起飞时间为计划起飞时间
Figure BDA0002330368590000023
加上本站起飞延误
Figure BDA0002330368590000024
下站预计的落地时间为计划落地时间
Figure BDA0002330368590000025
加上下站落地延误
Figure BDA0002330368590000026
进一步地，步骤(1.1)中所述建立历史航班运行数据集包括采集全国航班历史运行数据，提取航班号、注册号、机型、起降机场、预计起飞时间、预计落地时间、实际起飞时间、实际降落时间。
进一步地，步骤(1.2)中建立历史运行数据集基于原始历史航班运行数据集，通过注册号提取每架航空器每日的连续飞行航段，将以航班号为索引的原始历史航班运行数据集整合成以航空器为索引的连续航段运行数据。
进一步地，步骤(1.3)中延误传播特征关键参量建模基于航空器连续航段历史运行数据集，分别针对每架航空器建立表征延误传播特征的关键参量，包括：Ai(i＝0,1,2,…)为连续航段的第i站机场，
Figure BDA0002330368590000027
为航空器在第i站机场的计划起飞时间、
Figure BDA0002330368590000028
为航空器在第i站机场的实际起飞时间，
Figure BDA0002330368590000029
为航空器在第i站机场的计划落地时间、
Figure BDA00023303685900000210
为航空器在第i站机场的实际落地时间、
Figure BDA00023303685900000211
为航空器在第i站机场至第i+1站机场的计划飞行时间、
Figure BDA00023303685900000212
为航空器在第i站机场至第i+1站机场的实际飞行时间，
Figure BDA00023303685900000213
为航空器在第i站机场的计划周转时间、
Figure BDA00023303685900000214
为航空器在第i站机场的实际周转时间、
Figure BDA00023303685900000215
为航空器在第i站机场的起飞延误、
Figure BDA00023303685900000216
为航空器在第i站机场的落地延误。
进一步地，步骤(2.1)中数据集依据步骤(1.3)中建立的关键参量，构建用于航班延误预测模型训练与预测的数据集。同样，记连续航段中Ai(i＝0,1,2,…)为第i站机场，并定义前站为Ai，本站为Ai+1、后站为Ai+2，其中，预测对象为本站机场Ai+1。输入参数包括：按最小过站时间要求所划分航空器类别ACT、前序起飞延误
Figure BDA00023303685900000217
前序落地延误
Figure BDA00023303685900000218
前序预计飞行时间TTi,i+1、前序实际飞行时间
Figure BDA00023303685900000219
本站预计周转时间DTi+1、本段预计飞行时间TTi+1,i+2、本站是否为起始站Ai+1_O、后站是否为终点站Ai+2_F、本站起飞月份Mouth、本站起飞周段Week、本站起飞时段Hour与本站起飞分段Minute。输出参数包括：本站起飞延误
Figure BDA00023303685900000220
下站落地延误
Figure BDA00023303685900000221
进一步地，步骤(2.2)中模型构建步骤如下：
S1：基于Tensorflow的环境下在Python平台中导入Keras工具包，选取models模块中的Sequential与layers模块中的Dense与Dropout功能；
S2：分别导入已整合成输入输出参数格式的训练集与测试集，完成训练模型与测试模型的数据导入；
S3：调用models中Sequential功能，构建人工神经网络。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，构建输入层以及第一层隐藏层。设置相应的神经元数、网络权重与初始化神经元激活功能模型参数，并加入训练数据集的输入参数数据；
S4：构建后序隐藏层，调用layers模块中的Dense与Dropout功能，设置合适的隐藏层数，针对每层隐藏层，设置相应的神经元数、网络权重、初始化神经元激活功能与丢弃比例模型参数；
S5：构建输出层。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，设置网络权重与初始化神经元激活功能等模型参数，并加入训练数据集的输出参数数据；
S6：按要求配置训练模型。调用compile功能，设置优化算法、目标函数与训练和测试的模型评估标准参数；
S7：对训练模型进行训练。调用fit功能，加入训练数据集的输入与输出参数数据，设置训练模型中的训练批量大小与遍历次数模型参数；
S8：输出预测模型的预测数据集误差值和评估标准值。调用evaluate功能，加入预测数据集的输入与输出参数数据，设置训练模型中的训练批量大小模型参数；
S9：输出预测模型的预测数据集预测结果。调用predict功能，加入测试数据集的输入参数数据，设置训练模型中的训练批量大小，输出相应的预测结果；
S10：建模和预测结束。
进一步地，步骤(2.3)中若训练集的训练效果不满意，或预测集的预测结果误差较大，调整(2.2)构建模型中的相应参数。适当调整训练集与预测集的批量大小、遍历次数、丢弃比例、隐藏层数与神经元数目。
有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：(1)实现从延误传播层面对航班延误的可靠预测，为旅客、机场、航空公司和空中交通管理部门提供航班起降时间参考，为制定高效的运行保障措施和延误缓解方案提供依据；(2)有助于制定缓解大范围航班延误的区内、跨区协调措施，减低航班延误的传播效应，为航班运行的安全高效提供有力支持，有利于我国航空运输网络系统的健康稳定发展。
附图说明
图1本发明所述的面向延误传播的航班起降时间预测方法总体流程图；
图2人工神经网络航班延误预测模型构建流程图；
图3起飞延误预测值与真实值散点图分析图；
图4落地延误预测值与真实值散点图分析图；
图5起飞和落地延误预测精度分布图分析图。
具体实施方式：
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
本发明的具体实施方案如图1，主要包括如下步骤：
步骤1、原始历史航班运行数据预处理。收集2017年3月至2018年3月的全国历史航班运行数据，以上海虹桥至北京首都飞行航段为例，筛选与上述两机场相关的全部航班信息，包括：航班号、注册号、机型、起降机场、预计起飞时间、预计落地时间、实际起飞时间、实际降落时间等。针对数据集中存在的缺失数据，进行数据填补与清洗处理，补充完善历史航班运行数据集。首先考虑缺失数据的航班项是否存在计划航班临时取消、改航等特殊情况原因导致相关数据并未能进行统计的情况，如不是特殊情况，以航空器注册号等条件进行相似航班搜索，对缺失数据进行填补。如未能搜索到相似航班，对单条数据缺失量大于10％的航班数据项予以删除丢弃，对单条数据缺失量少于10％的航班数据采用样本插补的方法，即采用现有数据集的均值，根据其对应的数据类别对缺失项进行填补，实现对历史航班运行数据集的完善补充，完成所需的数据预处理。
步骤2、构建航空器连续航段历史运行数据集。基于原始历史运行航班数据预处理结果，以航空器作为研究对象，通过航空器注册号进行搜索，将原始历史航班运行数据集转化为以注册号为索引的连续航段历史运行数据集，刻画航空器从其他机场飞到虹桥、再从虹桥飞往北京落地过程中的历史延误传播情况。
步骤3、延误传播特征关键参量建模。基于步骤2中建立的航空器连续航段历史运行数据集，分别针对每架航空器建立表征延误传播特征的关键参量。其中，基本参数包括：Ai(i＝0,1,2,…)为连续航段的第i站机场，
Figure BDA0002330368590000041
为航空器在第i站机场的预计起飞时间、
Figure BDA0002330368590000042
为航空器在第i站机场的实际起飞时间，
Figure BDA0002330368590000043
为航空器在第i站机场的预计落地时间、
Figure BDA0002330368590000044
为航空器在第i站机场的实际落地时间、
Figure BDA0002330368590000045
Figure BDA0002330368590000046
为航空器在第i站机场至第i+1站机场的预计飞行时间、
Figure BDA0002330368590000047
Figure BDA0002330368590000048
为航空器在第i站机场至第i+1站机场的实际飞行时间，
Figure BDA0002330368590000049
Figure BDA00023303685900000410
为航空器在第i站机场的预计周转时间、
Figure BDA00023303685900000411
为航空器在第i站机场的实际周转时间、
Figure BDA00023303685900000412
为航空器在第i站机场的起飞延误、
Figure BDA00023303685900000413
为航空器在第i站机场的落地延误。
步骤4、预测输入输出数据集构建。依据步骤四中建立的关键参量，构建用于航班延误预测模型训练与预测的数据集。记连续航段中Ai(i＝0,1,2,…)为第i站机场，即前站为Ai，本站为Ai+1、后站为Ai+2。此实例中，本站机场Ai+1为虹桥机场，后站为Ai+2为首都机场。预测所需的输入参数可以包括：按最小过站时间要求所划分航空器类别ACT、前序起飞延误
Figure BDA0002330368590000051
前序落地延误
Figure BDA0002330368590000052
前序预计飞行时间TTi,i+1、前序实际飞行时间
Figure BDA0002330368590000053
本站预计周转时间DTi+1、本段预计飞行时间TTi+1,i+2、本站是否为起始站Ai+1_O、后站是否为终点站Ai+2_F、本站起飞月份Mouth、本站起飞周段Week、本站起飞时段Hour与本站起飞分段Minute。输出参数可以包括：本站(虹桥)起飞延误
Figure BDA0002330368590000054
下一站(首都)的落地延误
Figure BDA0002330368590000055
步骤5、根据步骤4确定的输入输出参数，并按照9:1比例随机划分构建训练与测试数据集；在Tensorflow的环境下，采用Python平台通过高级API中的Keras模块，建立基于人工神经网络的深度学习框架，对批量大小、遍历次数、丢弃比例与隐藏层神经元数等的参数信息进行设置与调节，完成航班延误预测模型的构建。
模型构建过程如图2所示，具体步骤如下：
S1：基于Tensorflow的环境下在Python平台中导入Keras工具包，选取models模块中的Sequential与layers模块中的Dense与Dropout功能等；
S2：分别导入已整合成输入输出参数格式的训练集与测试集，完成训练模型与测试模型的数据导入；
S3：调用models中Sequential功能，构建人工神经网络。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，构建输入层以及第一层隐藏层。设置相应的神经元数、网络权重与初始化神经元激活功能等模型参数，并加入训练数据集的输入参数数据；
S4：构建后序隐藏层。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，设置合适的隐藏层数，针对每层隐藏层，设置相应的神经元数、网络权重、初始化神经元激活功能与丢弃比例等模型参数；
S5：构建输出层。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，设置网络权重与初始化神经元激活功能等模型参数，并加入训练数据集的输出参数数据；
S6：按要求配置训练模型。调用compile功能，设置优化算法、目标函数与训练和测试的模型评估标准等参数；
S7：对训练模型进行训练。调用fit功能，加入训练数据集的输入与输出参数数据，设置训练模型中的训练批量大小与遍历次数等模型参数；
S8：输出预测模型的预测数据集误差值和评估标准值。调用evaluate功能，加入预测数据集的输入与输出参数数据，设置训练模型中的训练批量大小等模型参数；
S9：输出预测模型的预测数据集预测结果。调用predict功能，加入测试数据集的输入参数数据，设置训练模型中的训练批量大小，输出相应的预测结果；
S10：建模和预测结束。
步骤6、基于人工神经网络的航班延误预测模型调优。若训练集的训练效果不满意，或预测集的预测结果误差较大，调整模型中相应参数并重复进行训练与测试。适当调整训练集与预测集的批量大小、遍历次数、丢弃比例、隐藏层数与神经元数目等参数数值，可以实现提升训练模型的训练效果，提高预测模型的预测精度的目标。本示例中的延误预测精度如图3-5所示。
步骤7、根据各航班本站(虹桥)起飞延误
Figure BDA0002330368590000061
下站(首都)落地延误的预测结果，则本站(虹桥)预计的起飞时间为计划起飞时间
Figure BDA0002330368590000063
加上本站(虹桥)起飞延误
Figure BDA0002330368590000064
下站(首都)预计的落地时间为计划落地时间
Figure BDA0002330368590000065
加上下站(首都)落地延误
Figure BDA0002330368590000066

Claims (7)

1.一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，其特征在于，步骤包括：
(1)基于历史航班运行数据，提出航班延误特征参数的建模方法，建模方法的具体流程如下：
(1.1)建立原始历史航班运行数据集；
(1.2)建立航空器连续航段历史运行数据集；
(1.3)延误传播特征关键参量建模；
(2)选择任意机场对，利用深度学习算法，建立基于人工神经网络的航班延误预测模型，学习航空器在多航段运行过程中的延误传播特征，具体流程如下：
(2.1)构建预测输入输出数据集；
(2.2)根据确定的输入输出参数，并按照比例随机划分总数据集，构建训练与测试数据集，完成航班延误预测模型的构建；
(2.3)基于人工神经网络的航班延误预测模型调优；
(2.4)根据调参后得到的本站起飞延误
Figure FDA0002330368580000011
下站落地延误
Figure FDA0002330368580000012
的预测结果，则本站预计的起飞时间为计划起飞时间
Figure FDA0002330368580000013
加上本站起飞延误
Figure FDA0002330368580000014
下站预计的落地时间为计划落地时间
Figure FDA0002330368580000015
加上下站落地延误
Figure FDA0002330368580000016
2.根据权利要求1所述的一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，其特征在于，步骤(1.1)中所述建立历史航班运行数据集包括采集航班历史运行数据，提取航班号、注册号、机型、起降机场、预计起飞时间、预计落地时间、实际起飞时间、实际降落时间。
3.根据权利要求1所述的一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，其特征在于，步骤(1.2)中建立历史运行数据集基于原始历史航班运行数据集，通过注册号提取每架航空器每日的连续飞行航段，将以航班号为索引的原始历史航班运行数据集整合成以航空器为索引的连续航段运行数据。
4.根据权利要求1所述的一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，其特征在于，步骤(1.3)中延误传播特征关键参量建模基于航空器连续航段历史运行数据集，分别针对每架航空器建立表征延误传播特征的关键参量，包括：Ai(i＝0,1,2,…)为连续航段的第i站机场，
Figure FDA0002330368580000017
为航空器在第i站机场的计划起飞时间、
Figure FDA0002330368580000018
为航空器在第i站机场的实际起飞时间，
Figure FDA0002330368580000019
为航空器在第i站机场的计划落地时间、
Figure FDA00023303685800000110
为航空器在第i站机场的实际落地时间、
Figure FDA00023303685800000111
为航空器在第i站机场至第i+1站机场的计划飞行时间、
Figure FDA00023303685800000112
为航空器在第i站机场至第i+1站机场的实际飞行时间，
Figure FDA00023303685800000113
为航空器在第i站机场的计划周转时间、
Figure FDA00023303685800000114
为航空器在第i站机场的实际周转时间、
Figure FDA00023303685800000115
为航空器在第i站机场的起飞延误、
Figure FDA00023303685800000116
为航空器在第i站机场的落地延误。
5.根据权利要求1所述的一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，其特征在于，步骤(2.1)中数据集依据步骤(1.3)中建立的关键参量，构建用于航班延误预测模型训练与预测的数据集。同样，记连续航段中Ai(i＝0,1,2,…)为第i站机场，并定义前站为Ai，本站为Ai+1、后站为Ai+2，其中，预测对象为本站机场Ai+1。输入参数包括：按最小过站时间要求所划分航空器类别ACT、前序起飞延误
Figure FDA0002330368580000021
前序落地延误
Figure FDA0002330368580000022
前序预计飞行时间TTi,i+1、前序实际飞行时间
Figure FDA0002330368580000023
本站预计周转时间DTi+1、本段预计飞行时间TTi+1,i+2、本站是否为起始站Ai+1_O、后站是否为终点站Ai+2_F、本站起飞月份Mouth、本站起飞周段Week、本站起飞时段Hour与本站起飞分段Minute。输出参数包括：本站起飞延误
Figure FDA0002330368580000024
下站落地延误
Figure FDA0002330368580000025
6.根据权利要求1所述的一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，其特征在于，步骤(2.2)中模型构建步骤如下：
S1：基于Tensorflow的环境下在Python平台中导入Keras工具包，选取models模块中的Sequential与layers模块中的Dense与Dropout功能；
S2：分别导入已整合成输入输出参数格式的训练集与测试集，完成训练模型与测试模型的数据导入；
S3：调用models中Sequential功能，构建人工神经网络。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，构建输入层以及第一层隐藏层。设置相应的神经元数、网络权重与初始化神经元激活功能模型参数，并加入训练数据集的输入参数数据；
S4：构建后序隐藏层。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，设置合适的隐藏层数，针对每层隐藏层，设置相应的神经元数、网络权重、初始化神经元激活功能与丢弃比例模型参数；
S5：构建输出层。调用layers模块中的Dense与Dropout功能，设置网络权重与初始化神经元激活功能等模型参数，并加入训练数据集的输出参数数据；
S6：按要求配置训练模型。调用compile功能，设置优化算法、目标函数与训练和测试的模型评估标准参数；
S7：对训练模型进行训练。调用fit功能，加入训练数据集的输入与输出参数数据，设置训练模型中的训练批量大小与遍历次数模型参数；
S8：输出预测模型的预测数据集误差值和评估标准值。调用evaluate功能，加入预测数据集的输入与输出参数数据，设置训练模型中的训练批量大小模型参数；
S9：输出预测模型的预测数据集预测结果。调用predict功能，加入测试数据集的输入参数数据，设置训练模型中的训练批量大小，输出相应的预测结果；
S10：建模和预测结束。
7.根据权利要求1所述的一种面向延误传播的航班起降时间预测方法，其特征在于，步骤(2.3)中若训练集的训练效果不满意，或预测集的预测结果误差较大，调整(2.2)构建模型中的相应参数。适当调整训练集与预测集的批量大小、遍历次数、丢弃比例、隐藏层数与神经元数目。
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