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摘要：本申请提供了一种航班延误等级预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取到目标航空公司的数据预处理后的数据信息中的与时序相关的数据信息输入至长短期记忆网络层之中，对与时序相关的数据信息进行特征处理，输出航班的时序特征；将数据预处理后的数据信息中与空间相关的数据信息输入至卷积神经网络层之中，对与空间相关的数据信息进行卷积处理，输出航班的空间特征；将航班的时序特征以及航班的空间特征输入至胶囊网络层之中，基于动态路由处理机制对航班的时序特征以及航班的空间特征进行处理，预测出每一航班的航班延误等级。从而能够全面而深入地分析和处理与航班延误紧密相关的时序与空间特征，准确地预测出航班延误等级。

主权项：1.一种航班延误等级预测方法，其特征在于，所述航班延误等级预测方法包括：获取到目标航空公司的数据预处理后的数据信息；其中，所述数据信息包括航班信息、气象数据信息、航空实时运行数据信息以及空管信息；将所述数据预处理后的数据信息中的与时序相关的数据信息输入至预先训练好的航班延误等级预测模型的长短期记忆网络层之中，对所述与时序相关的数据信息进行特征处理，输出航班的时序特征；将所述数据预处理后的数据信息中与空间相关的数据信息输入至所述航班延误等级预测模型的卷积神经网络层之中，对所述与空间相关的数据信息进行卷积处理，输出航班的空间特征；将所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征输入至所述航班延误等级预测模型的胶囊网络层之中，基于动态路由处理机制对所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征进行处理，预测出所述目标航空公司的每一航班的航班延误等级；所述将所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征输入至所述航班延误等级预测模型的胶囊网络层之中，基于动态路由处理机制对所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征进行处理，预测出所述目标航空公司的每一航班的航班延误等级，包括：在所述胶囊网络层中将所述航班的时序特征以及所述航班的空间特征进行特征融合，确定出航班的融合后的特征；所述胶囊网络层之中的主胶囊子网络层和多个标签胶囊子网络层基于动态路由处理机制对所述航班的融合后的特征进行动态路由处理，输出所述目标航空公司的每一航班的航班延误等级；其中，所述标签胶囊子网络层的数量与航班延误等级的数量相一致。

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