买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国民航大学

摘要：本发明属于数据分析大数据与交通延误传播技术领域，公开了一种基于时空网络的大面积延误传播机理分析方法及系统，该方法采用深度学习方法构建权重模型，将一天航班计划送入权重模型中，通过预测结构判别待预测航班的延误权重和时间权重；利用次日航班时刻表中航班数据的空间和时间信息以及权重模型预测结果，构建空间机场网络和延误时间网络，将其分别作为节点和边值，从而构建时空网络；构建延误传播强度、延误传播率以及延误速度指标对时空网络中的延误传播进行评估。本发明为使用时空网络方法追踪延误传播的演变过程提供细粒度的时空视图，有助于航空公司提高对次日航班时刻表的评估质量，减少空中交通延误，降低经济损失。

主权项：1.一种基于时空网络的大面积延误传播机理分析方法，其特征在于，该方法包括：S1，对历史航班数据和气象数据进行预处理，获得数据集；将数据集送入NR-DenseNet权重模型中进行训练，得到新权重模型；S2，将筛选出的一天航班计划输入新权重模型中，再通过预测结构判别待预测航班的延误等级和延误时间，分别作为延误权重和时间权重；延误权重的权值输出以全连接层和Softmax分类器实现，时间权重的权值输出以全连接层和Linear回归器实现；S3，利用次日航班时刻表中航班数据的空间和时间信息以及新权重模型预测结果，构建不同时刻下的空间机场网络和延误时间网络，并分别作为节点和边，从而在时间轴上构建时空网络；根据次日航班时刻表中的机场个数确定空间机场网络的最大节点个数，根据起飞机场a和降落机场b的信息，建立由起飞机场a指向降落机场b的有向线段eab，并用邻接矩阵W表征空间机场网络，得到空间机场网络的信息；利用航班数据的起飞时间、降落时间以及航班之间的时间关系，构建延误时间网络；S4，通过构建延误传播强度、延误传播率以及延误速度指标，对时空网络中的延误传播进行评估，具体如下：将瞬时时空网络进行累加，得到Γ时间段内的累加矩阵表达式为： 式中，为累加矩阵，ti为t0到tend的某一时刻，Γ为变量，t0为时间窗的起点，δ为时间间隔，tend为时间窗的终点，为ti时刻的邻接矩阵，Φ为区间内的整数，为Φ中的取值变量；通过构建延误传播强度、延误传播率以及延误速度指标对具有时空特性的进行分析并量化延误传播；利用延误传播强度衡量在待测时间段内各个机场的延误航班数量和延误航班的延误时长；根据遭受连锁反应而延误的航班数量和延误量量化延误传播的强度，在相对的Γ内，分别计算DP-magclass和DP-magreg，表达式分别为： 式中，DP-magclass为不同机场不同时间内分类结果的延误传播强度，DP-magreg为不同机场不同时间内回归结果的延误传播强度，为在i机场时刻的分类结果，为在i机场时刻的回归结果，为取遍所有机场，为的项，n为节点的个数；延误传播率是前一时刻的总强度与后一时刻总强度的比值，通过延误传播率表征上一时刻的传播强度对后一时刻的传播影响；根据强度定义，确定时间窗口[t0,tend]的延误传播率为： 式中，DP-rateclass为不同时刻下的分类预测结果的传播率集合，DP-ratereg为不同时刻下的回归预测结果的传播率集合，为分类预测结果的传播率集合内的各个值，为回归预测结果的传播率集合内的各个值；为时刻下，所有机场分类预测结果之和；为时刻下，所有机场回归预测结果之和；为上一时刻下，所有机场分类预测结果之和；为上一时刻下，所有机场回归预测结果之和，为在i机场时刻的分类结果，为在i机场时刻的回归结果；延误传播速度是给定时间段内单位机场内的平均延误传播强度；根据延误传播强度定义，在给定时间窗口[t0,tend]内对延误传播速度进行定量量化，表达式为： 式中，DP-speedclass为不同时刻下的分类预测结果的速度集合，DP-speedreg为不同时刻下的回归预测结果的速度集合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国民航大学 一种基于时空网络的大面积延误传播机理分析方法及系统