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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供了一种航空器的滑行时间预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及航空器飞行技术领域，包括获取机场网络中的可选路径，在不同的时间区间内为航空器的航班架次随机分配滑行的路径；计算得到每个时间区间的路径出发率向量和滑行时间向量,以构建候选样本集；构建无偏估计模型，采用样本筛选法在所述候选样本集中选择多个样本以组建训练集；构建关于无偏估计模型的超参数的带约束单目标优化模型，将所述训练集代入带约束单目标优化模型中寻找最优超参数，得到滑行时间预测模型，本发明用于实时预测进离港航空器的场面滑行时间，有助于减少离港航空器关舱门后的等待和跑道队列长度，提升离港航班时间的精准预测性。
主权项：1.一种航空器的滑行时间预测方法，其特征在于，包括：获取机场网络中的可选路径，基于所述可选路径在不同的时间区间内为航空器的航班架次随机分配滑行的路径；根据航班架次分配的路径计算得到每个时间区间的路径出发率向量和滑行时间向量,以构建候选样本集；构建无偏估计模型，基于所述无偏估计模型采用样本筛选法在所述候选样本集中选择多个样本以组建训练集，所述无偏估计模型为： 其中，为路径p时间片ti的滑行时间，为路径出发率向量之间的协方差组成的向量； 式中，F是kriging模型中回归模型的输出值，φp,i为滑行时间向量在路径p时间片ti上的滑行时间所组成的K×1的列向量，Cp,iθp,i为在路径p时间片ti维度上的协方差矩阵，n为n个时间片，P为可选路径的集合；构建关于无偏估计模型的超参数的带约束单目标优化模型，将所述训练集代入带约束单目标优化模型中寻找最优超参数，其中，所述带约束单目标优化模型为： s.t.γ′p,ix0,x∈[0,1]；|Cp,ix|0,x∈[0,1]；其中，θp,i为在路径p时间片ti维度上待训练的超参数，K表示样本数量，γ′p,ix表示第一参数，Cp,ix表示协方差矩阵；将所述最优超参数代入无偏估计模型中，得到滑行时间预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 航空器的滑行时间预测方法、装置、设备及可读存储介质
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