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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于DBSCAN聚类算法的受限空域单元识别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：CN112257748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202010984365.8，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种基于DBSCAN聚类算法的受限空域单元识别方法是由叶博嘉;刘博;倪超;万莉莉;王湛;田勇;李杰设计研发完成，并于2020-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DBSCAN聚类算法的受限空域单元识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DBSCAN聚类算法的受限空域单元识别方法，该方法首先对空域单元进行定义；其次，收集航班实际运行数据与其对应的航路信息，将航路信息与空域单元的经纬度坐标数据相匹配构建航路网络模型；然后，计算航班延误数据，对数据降采样，并与空域单元进行关联得到航班延误特征数据；最后，结合航路网络模型与航班延误特征，基于DBSCAN聚类算法构建受限空域单元的识别模型。本发明方法可以识别受限空域单元和受限的起止时间，有助于解决恶劣天气、空中交通管制等事件引起的随机性。确定空域受限的起始时间和结束时间，可以将航班直接延误与传播引起的延误分开，进一步探索航班延误的传播机理，对提高航班延误预测的准确性具有重要意义。

本发明授权一种基于DBSCAN聚类算法的受限空域单元识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DBSCAN聚类算法的受限空域单元识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，定义空域单元指的是机场和航路点，受限空域单元指的是因天气、军方活动、空管流量控制因素造成容量降低的空域单元；步骤2，收集历史航班飞行数据和航图数据，从历史航班飞行数据中提取航路数据，结合航图数据中各空域单元的经纬度坐标，构建航路网络模型；具体过程如下：步骤21，收集历史航班飞行数据和航图数据，其中历史航班飞行数据包括航班号、航班预计起飞和降落时间、实际起飞和降落时间、起飞和降落机场、所用航路以及航路上的航路点，航图数据包括空域单元的经纬度坐标；步骤22，从历史航班飞行数据中提取所有条航路数据，每一条航路数据包括航班号、起飞和降落机场、所用航路、航路上的航路点；步骤23，将每一条航路的起飞机场、降落机场和航路上的航路点与各自对应的经纬度坐标相关联，即将航路上的各空域单元与各自对应的经纬度坐标相关联，构建航路网络模型；步骤3，以15分钟为间隔，将一天分为96个时间段，按照时间段先后顺序，从历史航班飞行数据中提取出包括时间序列的空域延误累计关联特征，根据空域延误累计关联特征建立包括时间特征、空间特征和延误累计关联特征的空域单元数据集；具体过程如下：步骤31，对起飞机场以及航路上的航路点按照航班的离场延误时间统计航班延误，对降落机场按照航班的降落延误时间统计航班延误，且离场延误时间或降落延误时间大于15分钟时视为航班延误；所述对起飞机场以及航路上的航路点按照航班的离场延误时间统计航班延误，对降落机场按照航班的进场延误时间统计航班延误，具体为：起飞机场的航班延误等于离场航班的实际起飞时间减去预计起飞时间；航路点的航班延误等于起飞机场的航班延误；降落机场的航班延误等于进场航班的实际降落时间减去预计降落时间；步骤32，以15分钟为间隔，将一天分为96个时间段，按照时间段先后顺序，统计每个时间段经过各空域单元的航班延误，进而统计各时间段各空域单元的累计航班延误即为包括时间序列的空域延误累计关联特征；所述累计航班延误具体为：某个时间段经过某空域单元的所有航班的航班延误之和；步骤33，将将航班经过各空域单元时对应的时间段作为时间特征，各空域单元的经纬度坐标作为空间特征，建立包括时间特征、空间特征和延误累计关联特征的空域单元数据集；步骤4，采用基于密度的DBSCAN聚类算法，对包括时间特征、空间特征和延误累计关联特征的空域单元数据集进行聚类，并结合历史航班飞行数据，从所有空域单元中识别出空域受限单元及延误特征，包括：空域受限单元的数量、位置和受限的起止时间；具体过程如下：步骤41，以步骤2建立的航路网络模型为基础，结合时间特征、空间特征和延误累计关联特征建立的各时间段的受限空域单元识别模型为： 其中，DT表示第T个时间段的受限空域单元识别模型，T＝1,…,96，分别为第1个空域单元的纬度、经度，分别为第2个空域单元的纬度、经度，分别为第k个空域单元的纬度、经度，k为所有航路上空域单元的数量，分别为空域单元U1、U2、Uk在第T个时间段的累计航班延误；步骤42，使用DBSCAN聚类算法对各时间段的受限空域单元识别模型进行聚类，从所有空域单元中识别出受限空域单元，根据受限空域单元得到延误特征，包括：空域受限单元的数量、位置和受限的起止时间。

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