【CN110334839A】航班延误预测方法、装置、设备及存储介质【专利】
航班信息查询方法、装置、设备及可读存储介质[发明专利]
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专利名称：航班信息查询方法、装置、设备及可读存储介质专利类型：发明专利
发明人：谢佳,杨毅,王子鹏,宋磊
申请号：CN202011097714.0
申请日：20201014
公开号：CN112231560A
公开日：
20210115
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种航班信息查询方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括根据预设的城市三字代码与机场三字代码的对应关系，查询得到与出发地城市三字代码以及与目的地城市三字代码各自对应的机场三字代码，并组合得到机场三字代码对；将各个机场三字代码对，依次发送至不支持城市三字代码航班查询的航空公司，进行航班查询。
将本发明方案应用到符合NDC标准的产品聚合平台后，由于用户输入城市三字代码进行航班查询时，本发明方案会将城市三字代码转换为了对应的机场三字代码进行航班查询，因此，不支持城市三字代码航班查询的航空公司也会返回查询结果，而不是报错信息，进而实现了面向NDC标准的航班查询。
申请人：中国民航信息网络股份有限公司
地址：100085 北京市顺义区后沙峪镇裕民大街7号
国籍：CN
代理机构：北京集佳知识产权代理有限公司
代理人：姚璐华
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一种航班延误时长预测方法及系统[发明专利]
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专利名称：一种航班延误时长预测方法及系统专利类型：发明专利
发明人：张鑫月,李茜,苗佳禾,蒋云鹏,李扬,乐宁宁申请号：CN202011460388.5
申请日：20201211
公开号：CN112381336A
公开日：
20210219
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种航班延误时长预测方法及系统，根据预设优化指标对预设时间段内的历史航班运行数据预处理；获取航班起降延误时长随不同时间周期的变化规律并确定预测航班延误时长的历史时间和未来时间参数，根据历史时间参数对预处理后的数据筛选得到入模数据；建立航班唯一识别码，并按照航班号和起落机场代码进行编码，按时间顺序将航班的航班起飞、降落延误时长分别进行排列生成数据集，对模型训练得到训练好的预测模型；利用预测模型对航班延误时长进行预测。
本发明基于深度学习算法在各航班之间关联关系组成的时变复杂网络下，对未来航班延误时长精准预测以及预测未来航班的延误时长整体态势，助力航班的精准控、精细调，保障民航运行效率。
申请人：中国民航科学技术研究院
地址：100028 北京市朝阳区西坝河北里甲24号
国籍：CN
代理机构：北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人：刘静
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航班延误分析方法及装置、处理器、电子装置[发明专利]
![航班延误分析方法及装置、处理器、电子装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/172666ea6c85ec3a87c2c5fa.png)
专利名称：航班延误分析方法及装置、处理器、电子装置专利类型：发明专利
发明人：黄鹤,肖震
申请号：CN202010978667.4
申请日：20200917
公开号：CN112183972A
公开日：
20210105
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种航班延误分析方法及装置、处理器、电子装置。
其中，该方法包括：检测当前航班在运行过程中是否发生航班延误；在检测结果为是时，获取上述当前航班的航班运行数据，其中，上述航班运行数据包括以下至少之一：航班延误类型、每个航班延误类型的不同延误级别；将上述航班运行数据作为航班延误分析模型的输入，识别上述当前航班的航班延误原因，其中，上述航班延误分析模型是使用多组历史航班数据通过机器学习训练出来的，上述多组历史航班数据的每组历史航班数据均包括：历史延误类型、每个历史延误类型的不同延误级别、历史延误原因。
本发明解决了相关技术中依靠人工分析航班延误原因，分析准确性和分析效率低下的技术问题。
申请人：北京中兵智航软件技术有限公司
地址：100089 北京市海淀区紫竹院路69号7层705
国籍：CN
代理机构：北京康信知识产权代理有限责任公司
代理人：周春枚
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航班延误的处理方法、装置、计算机设备和存储介质[发明专利]
![航班延误的处理方法、装置、计算机设备和存储介质[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/10f85a1f941ea76e58fa04ec.png)
专利名称：航班延误的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
专利类型：发明专利
发明人：刘建,宁之孟,魏尧东,金明
申请号：CN201810866438.6
申请日：20180801
公开号：CN109191311A
公开日：
20190111
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请中提供了一种航班延误的处理方法、装置、计算机设备和存储介质，用于进行买入航班延误险的投保用户，包括：获取投保用户对应的航班信息；在航班预设起飞前的指定时间内，根据投保用户所对应的航班状态计算航班延误的概率；判断航班延误的概率是否大于预设的概率阈值；若是，则获取投保用户预先设置的改签信息；判断改签信息中是否填写有改签航班的信息；若是，则根据改签信息，以及预设的改签规则获取改签航班的信息，投保用户接收到是否确认改签航班的指令后并反馈确认改签信息后，根据预设的改签规则为投保用户改签航班，并获取改签后的航班的信息。
便于及时告知投保用户所搭航班是否延误，根据投保用户需要及时改签、节省等待时间。
申请人：平安科技(深圳)有限公司
地址：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼
国籍：CN
代理机构：深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：王杰辉
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【CN110008389A】一种目视飞行障碍物实时测算方法、电子设备、存储介质【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910112744.5(22)申请日 2019.02.13(71)申请人 浩亚信息科技有限公司地址 510000 广东省广州市珠江西路17号1801房自编08号(72)发明人 林嘉豪 袁兆箐 徐国艳 (74)专利代理机构 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288代理人 孙中华(51)Int.Cl.G06F 16/909(2019.01)G06F 16/9038(2019.01)(54)发明名称一种目视飞行障碍物实时测算方法、电子设备、存储介质(57)摘要本发明提供一种目视飞行障碍物实时测算方法，包括以下步骤：构建缓冲区模型，查找障碍物，属性提取分析，结果发布。
本发明涉及电子设备与可读存储介质，用于执行一种目视飞行障碍物实时测算方法。
本发明通过构建缓冲区模型，将缓冲区和障碍物数据进行空间交互分析，能够测算出飞行范围内障碍物的分布情况，通过将缓冲区内的障碍物属性发布为地理处理服务，将缓冲区内的障碍物发布为图形化的结果地图服务，方便客户端的调用和查看，能够及时有效的避开障碍物，避免因障碍物产生的安全事故。
权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 110008389 A 2019.07.12C N 110008389A权 利 要 求 书1/1页CN 110008389 A1.一种目视飞行障碍物实时测算方法，其特征在于包括以下步骤：构建缓冲区模型，通过输入范围和缓冲距离进行空间缓冲分析，生成缓冲区模型；查找障碍物，将所述缓冲区模型与障碍物数据进行空间相交分析，得到缓冲区内的障碍物；属性提取分析，提取所述缓冲区内的障碍物属性；结果发布，将所述障碍物属性发布为地理处理服务，将所述缓冲区内的障碍物发布为结果地图服务。
2.如权利要求1所述的一种目视飞行障碍物实时测算方法，其特征在于：所述构建缓冲区模型步骤中，建立所述输入范围的图层，调用建立图层工具，根据选择的输入范围位置、范围、缓冲距离生成缓冲区模型。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910301274.7
(22)申请日 2019.04.15
(71)申请人 北京航空航天大学
地址 100191 北京市海淀区学院路37号北
京航空航天大学如心楼300
(72)发明人 蔡开泉 李悦 冯道中 吴威男
(74)专利代理机构 北京同立钧成知识产权代理
有限公司 11205
代理人 张子青 刘芳
(51)Int.Cl.
G06Q 10/04(2012.01)
G06Q 50/14(2012.01)
G06Q 50/30(2012.01)
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称
航班延误预测方法、装置、设备及存储介质
(57)摘要
本发明提供一种航班延误预测方法、装置、
设备及存储介质，该方法，包括：获取航班历史数
据，航班历史数据包括航班各个时段起飞量和延
误量；根据航班各个时段起飞量及延误量，确定
各个时段的先验知识；根据先验知识和标准支持
向量机模型，构建支持向量机预测模型；根据支
持向量机预测模型，预测航班延误状况，实现了
对各个时段航班延误情况的预测。
权利要求书2页 说明书10页 附图4页CN 110334839 A 2019.10.15
C N 110334839
A
权 利 要 求 书1/2页CN 110334839 A
1.一种航班延误预测方法，其特征在于，包括：
获取航班历史数据，所述航班历史数据包括航班各个时段起飞量和延误量；
根据所述航班各个时段起飞量及延误量，确定所述各个时段的先验知识；
根据所述先验知识和标准支持向量机模型，构建支持向量机预测模型；
根据所述支持向量机预测模型，预测航班延误状况。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取大面积航班延误应急响应机制MDRS信息；
根据所述MDRS信息，验证所述支持向量机预测模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述MDRS信息，验证所述支持向量机预测模型，包括：
根据所述支持向量机预测模型和所述MDRS信息，得到第一航班延误预测结果；
比较所述MDRS信息中的第二航班延误预测结果与所述第一航班延误预测结果；
若所述第二航班延误预测结果与所述第一航班延误预测结果之间的误差大于预设误差阈值，则根据所述MDRS信息，更新所述支持向量机预测模型。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述航班历史数据还包括以下至少一项：
航班历史延误时间、计划飞行时间、航空公司、目的机场、离港方向、航班型号、计划起飞时段、计划起飞日期。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述支持向量机预测模型，预测航班延误状况，包括：
根据所述航班历史数据，选择第一航班历史数据，作为训练集；
根据所述第一航班历史数据，对所述支持向量机预测模型进行训练，得到训练后的支持向量机预测模型；
根据所述航班历史数据，选择第二航班历史数据，作为测试集；
根据所述第二航班历史数据，对所述支持向量机预测模型进行测试，得到测试后的支持向量机预测模型；
根据测试后的支持向量机预测模型，预测航班延误状况。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述航班历史数据，对所述航班历史数据进行降维处理。
7.一种航班延误预测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取航班历史数据，所述航班历史数据包括航班各个时段起飞量和延误量；
确定模块，用于根据所述航班各个时段起飞量及延误量，确定所述各个时段的先验知识；
构建模块，用于根据所述先验知识和标准支持向量机模型，构建支持向量机预测模型；
预测模块，用于根据所述支持向量机预测模型，预测航班延误状况。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于获取大面积航班延误应急响应机制MDRS信息；
验证模块，用于根据所述MDRS信息，验证所述支持向量机预测模型。
2。