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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的飞机滑行时间预测方法及装置，涉及机场管制数据处理技术领域，包括获取不同时刻的路段交通状况特征、路段特征、时间特征、不同时刻的机场交通流量特征、飞机属性特征、当前出发时间特征，基于空间注意力机制和时间注意力机制处理，得到路段的动态时空特征；基于3D时空交叉注意力机制和位置编码技术处理，得到所述滑行路线最终的动态时空隐藏表示；基于交叉注意力机制处理，得到机场交通流量特征；将飞机属性特征、所述当前出发时间特征、滑行路线最终的动态时空隐藏表示和机场交通流量特征输入线性层，输出得到滑行时间的预测结果。本发明实现了充分挖掘机场交通网络的数据价值，获得高精度的滑行时间预测性能。
主权项：1.一种基于深度学习的飞机滑行时间预测方法，其特征在于，包括：获取第一信息，所述第一信息包括机场交通运行历史数据和当前飞机的出发时间；对所述第一信息进行特征提取，得到不同时刻的路段交通状况特征、路段特征、时间特征、不同时刻的机场交通流量特征、飞机属性特征和当前出发时间特征；将所述不同时刻的路段交通状况特征、所述路段特征和所述时间特征组合成路段的静态时空特征，并根据所述路段的静态时空特征，基于空间注意力机制和时间注意力机制处理，得到所述路段的动态时空特征，所述路段的动态时空特征为滑行路线所经过的路段及其相邻路段的动态时空特征；根据所述飞机属性特征、所述当前出发时间特征、所述路段的动态时空特征和所述滑行路线中所述路段的序列信息，基于3D时空交叉注意力机制和位置编码技术处理，得到所述滑行路线最终的动态时空隐藏表示；根据所述飞机属性特征、所述当前出发时间特征和所述不同时刻的机场交通流量特征，基于交叉注意力机制处理，得到机场交通流量特征；将所述飞机属性特征、所述当前出发时间特征、所述滑行路线最终的动态时空隐藏表示和所述机场交通流量特征输入线性层，输出得到滑行时间的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于深度学习的飞机滑行时间预测方法及装置
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