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龙图腾网获悉南京航空航天大学;东方航空电子商务有限公司申请的专利基于多模态数据融合和大模型微调的航班延误预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120633951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511099377.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多模态数据融合和大模型微调的航班延误预测方法是由王浩宇;谢健;周天昊设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合和大模型微调的航班延误预测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于多模态数据融合和大模型微调的航班延误预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据融合和大模型微调的航班延误预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.建立航班延误预测状态空间模型； 状态空间模型利用动态系统方法，将航班延误的潜在状态与可观测数据关联起来，并采用状态空间描述动态系统的状态变迁行为及状态变换与观测变量之间的关系； 对单架飞机连续执行多个任务的航班延误波及事件序列进行分析，建立单机多任务航班延误的状态方程和观测方程；对连续进离港的多架飞机的航班延误波及事件序列进行分析，建立连续进离港航班延误的状态方程和观测方程；对发生航班延误的源机场和受源机场延误传播影响的目的机场进行分析，建立机场网络内延误的状态方程和观测方程； 步骤2.进行多源数据处理与提示词设计； 先采集机场的历史航班数据并进行多源数据处理操作，即首先按照不同的场景以及不同的模态对采集的数据进行分层，建立数据与场景的对应关系，然后对采集的数据进行数据清洗和特征提取预处理；再设计提示词模板并按照提示词模板将多源数据结构化； 步骤3.基于LoRA方法对Qwen大模型进行微调，仅更新低秩适配器参数，通过处理多源历史航班数据、设置损失函数与优化策略，实现Qwen大模型对航班延误预测任务的适配； 步骤4.进行航班延误动态预测； 采集机场的实时航班数据，按照步骤2的方式进行多源数据处理操作并按照提示词模板生成提示词，利用微调后的Qwen大模型推理得到航班延误实时预测结果，并与实时航班数据经过步骤1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。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;东方航空电子商务有限公司，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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