申请/专利权人：成都民航空管科技发展有限公司;中国民用航空总局第二研究所

申请日：2022-12-29

公开（公告）日：2023-05-30

公开（公告）号：CN116189481A

主分类号：G08G5/00

分类号：G08G5/00;G06Q10/0631;G06Q50/30;G06F18/241;G08G5/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于机器学习与机场容量的进港排序方法，包括：预先基于历史航班飞行数据进行飞行时间机器学习和飞行航迹机器学习，以建立进近空域飞行时间资源池和航迹资源池；采集进港航班数据，基于所述进港航班数据和进近空域飞行时间资源池预测所有进港航班的预计落地时间；根据所述预计落地时间进行进港航班容量排序；遍历所有进港航班，并判断各进港航班所在空域；若所述进港航班在区调空域，则基于所述容量排序结果对所述进港航班进行区调排序；若所述进港航班在进近空域，则基于所述容量排序结果对所述进港航班进行进近排序，并根据所述航迹资源池进行航路建议。本发明基于机器学习和机场容量实现进港排序并给出最优时间或航路建议。

主权项：1.一种基于机器学习与机场容量的进港排序方法，其特征在于，包括：预先基于历史航班飞行数据进行飞行时间机器学习和飞行航迹机器学习，以建立进近空域飞行时间资源池和航迹资源池；采集进港航班数据，基于所述进港航班数据和进近空域飞行时间资源池预测所有进港航班的预计落地时间；根据所述预计落地时间进行进港航班容量排序；遍历所有进港航班，并判断各进港航班所在空域；若所述进港航班在区调空域，则基于所述容量排序结果对所述进港航班进行区调排序；若所述进港航班在进近空域，则基于所述容量排序结果对所述进港航班进行进近排序，并根据所述航迹资源池进行航路建议。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都民航空管科技发展有限公司;中国民用航空总局第二研究所 一种基于机器学习与机场容量的进港排序方法

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