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摘要：本发明公开了一种基于可解释相似度的机场场面滑行时间预测方法及系统，方法包括以下步骤：步骤一，收集来自A‑CDM系统的机场场面数据与来自航空气象部门的机场天气数据，并构造候选场景数据库；步骤二，提取与滑行时间相关的特征，并将结果划分为滑行场景静态特征相似度和滑行场景周期特征相似度并分别进行数据构造；步骤三，根据动态可解释相似度计算滑行时间，根据静态特征与周期特征分别计算目标场景与候选相似场景的场景相似度，并进行加权求和的到整合场景相似度，依照所得的场景相似度分别加权所有候选场景的滑行时间线性生成目标场景下的滑行时间预测结果。本发明实现了对于滑行时间的线性生成，提高了模型的预测精度。
主权项：1.一种基于可解释相似度的机场场面滑行时间预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，场面原始数据处理，收集来自A-CDM系统的机场场面数据与来自航空气象部门的机场天气数据，将得到的数据进行预处理，得到符合实际运行情况的不存在缺失的完整数据列表，并构造候选场景数据库；步骤二，建立场面滑行场景特征体系，从航班的机型数据、航班计划数据、场面态势数据、机场环境数据入手，提取与滑行时间相关的特征，并按照数据是否具有周期性质进行分类，将结果划分为滑行场景静态特征相似度和滑行场景周期特征相似度并分别进行数据构造；步骤三，动态相似度计算与滑行时间预测，根据动态可解释相似度计算滑行时间，根据静态特征与周期特征分别计算目标场景与候选相似场景的场景相似度，并进行加权求和的到整合场景相似度，依照所得的场景相似度分别加权所有候选场景的滑行时间线性生成目标场景下的滑行时间预测结果。
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百度查询： 南京航空航天大学 基于可解释相似度的机场场面滑行时间预测方法及系统
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