空中交通預測方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術實施例提出了一種空中交通預測方法及裝置，涉及航空技術領域。本發明專利技術實施例提出的空中交通預測方法包括建立乘客需求預測模型；計算預測乘客需求數據；建立空中交通預測模型；計算所述預測年份的航班需求數量。本發明專利技術實施例提出的一種空中交通預測方法以及裝置提高空中交通預測的精準度，從而提高空中交通各個環節的參與者的工作效率，進而增加空中交通的經濟效益。

Air traffic prediction method and device

The embodiment of the invention provides a method and a device for predicting air traffic, relating to the field of aviation technology. The embodiment of the invention of air traffic prediction methods including the establishment of passenger demand forecasting model; prediction of passenger demand data; the establishment of air traffic prediction model; calculation of the prediction of the number of year flight demand. An example of air traffic prediction method and device for improving air traffic prediction accuracy of the implementation of the invention, so as to improve the air traffic of all aspects of the participant's work efficiency, and increase the economic benefits of air traffic.

【技術實現步驟摘要】
空中交通預測方法及裝置
本專利技術涉及航空
，具體而言，涉及一種空中交通預測方法及裝置。
技術介紹
航空是全球客運增長最快的運輸方式，在過去30年里，全球航空旅行平均每年增長約5％，這是全球平均每年國內生產總值(GDP)增長速度的兩倍。航空業的飛速發展對航空管理提出更多更高的要求。作為航空管理的主要部門，空中交通管制單位需要預先知道某一空域或者某一航段的空中交通運行情況，以便管制單位能夠提前的制定管制預案；作為航空管理的重要參與者，航空公司想要獲得最大化的收益，就需要提高航班上座率，想要提高上座率就需要能預知空中交通需求量。由此可見對空中交通的準確預測顯得越來越重要。目前航空業慣用的對空中交通的預測方式為利用經驗對歷史航班數據進行分析，從而得出預測結果。由于現如今能對航班量的影響數據可能隨著生活水平的提高，科技的發展等因素不斷增加變化，因此傳統的預測方式越來越不可靠。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種空中交通預測方法，用以改善上述問題。本專利技術的另一目的在于提供一種空中交通預測裝置，用以改善上述問題。為了實現上述目的，本專利技術實施例采用的技術方案如下：一種空中交通預測方法，用于預測第一城市與第二城市之間的航段在預測年份的航班需求數量，所述方法包括：基于第一城市與第二城市之間航段在選定年份的航班影響數據以及實際乘客數量，建立乘客需求預測模型；根據所述乘客需求預測模型、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的飛行成本、第一城市在預測年份的社會經濟數據以及第二城市在預測年份的社會經濟數據，計算預測年份的乘客需求數據；基于所述第一城市與第二城市之間航段在選定年份的實際乘客數量、燃油價格、實際航班數量以及第一城市與第二城市之間航段在選定年份的上一年份的實際航班數量，建立空中交通預測模型；根據所述空中交通預測模型、所述預測年份的乘客需求數據、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的上一年份的實際航班數量以及預測年份的燃油價格，計算所述預測年份的航班需求數量。本專利技術實施例還提供了一種空中交通預測裝置，用于預測第一城市與第二城市之間的航段在預測年份的航班需求數量，所述裝置包括：第一模型建立單元，用于基于第一城市與第二城市之間航段在選定年份的航班影響數據以及實際乘客數量，建立乘客需求預測模型；第一計算單元，用于根據所述乘客需求預測模型、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的飛行成本、第一城市在預測年份的社會經濟數據以及第二城市在預測年份的社會經濟數據，計算預測年份的乘客需求數據；第二模型建立單元，用于基于所述第一城市與第二城市之間航段在選定年份的實際乘客數量、燃油價格、實際航班數量以及第一城市與第二城市之間航段在選定年份的上一年份的實際航班數量，建立空中交通預測模型；第二計算單元，用于根據所述空中交通預測模型、所述預測年份的乘客需求數據、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的上一年份的實際航班數量以及預測年份的燃油價格，計算所述預測年份的航班需求數量。與現有技術相比，本專利技術提供的一種空中交通預測方法及裝置，通過對第一城市與第二城市之間航段在選定年份的航班影響數據以及第一城市與第二城市之間航段在選定年份的實際乘客數量進行數據挖掘，建立乘客需求預測模型，并通過對所述選定年份的實際乘客數量、選定年份的燃油價格、所述在選定年份的實際航班數量以及所述選定年份的上一年份的實際航班數量第二次數據挖掘，并建立空中交通預測模型，根據空中交通預測模型獲得預測的航班需求數量。這樣可將很多看似與航班量無關聯，卻對航班量產生了真實影響的數據加入了預測分析過程中，提高了預測的準確性，從而提高空中交通各個環節的參與者的工作效率，進而增加空中交通的經濟效益。為使本專利技術的上述目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。附圖說明為了更清楚地說明本專利技術實施例的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應當理解，以下附圖僅示出了本專利技術的某些實施例，因此不應被看作是對范圍的限定，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他相關的附圖。圖1示出了本專利技術實施例提供的空中交通預測方法及裝置的應用環境示意圖。圖2為本專利技術較佳實施例提供的客戶端的方框示意圖。圖3為本專利技術較佳實施例提供的空中交通預測裝置的功能模塊示意圖。圖4為本專利技術較佳實施例提供的空中交通預測方法的流程圖。圖標：100-客戶端；101-存儲器；102-存儲控制器；103-處理器；104-外設接口；105-顯示單元；106-輸入輸出單元；200-空中交通預測裝置；201-數據獲取單元；202-對數處理單元；203-第一模型建立單元；204-第一計算單元；205-第二模型建立單元；206-第二計算單元；207-可靠度評估單元；300-網絡；400-遠程服務器。具體實施方式下面將結合本專利技術實施例中附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本專利技術實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設計。因此，以下對在附圖中提供的本專利技術的實施例的詳細描述并非旨在限制要求保護的本專利技術的范圍，而是僅僅表示本專利技術的選定實施例。基于本專利技術的實施例，本領域技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。應注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。同時，在本專利技術的描述中，術語“第一”、“第二”等僅用于區分描述，而不能理解為指示或暗示相對重要性。本專利技術實施例所提供的空中交通預測方法及裝置可應用于如圖1所示的應用環境中。如圖1所示，客戶端100、遠程服務器400位于網絡300中，網絡300包括無線網絡或有線網絡，通過網絡300，客戶端100與遠程服務器400進行數據交互。于本專利技術實施例中，遠程服務器400包括數據庫服務器，用于與客戶端100進行數據交互，并存儲數據。于本專利技術實施例中，客戶端100優選為移動終端設備，例如可以包括智能手機、平板電腦、電子書閱讀器、膝上型便攜計算機、車載電腦、穿戴式移動終端等等。圖2示出本專利技術較佳實施例提供的客戶端100的方框示意圖。所述客戶端100可以是平板電腦、智能手機、個人數字助理(personaldigitalassistant，PDA)等。所述客戶端100包括空中交通預測裝置200、存儲器101、存儲控制器102、處理器103、外設接口104、顯示單元105、輸入輸出單元106。所述存儲器101、存儲控制器102、處理器103、外設接口104、顯示單元105、輸入輸出單元106各元件相互之間直接或間接地電性連接，以實現數據的傳輸或交互。例如，這些元件相互之間可通過一條或多條通訊總線或信號線實現電性連接。所述空中交通預測裝置200包括至少一個可以軟件或固件(firmware)的形式存儲于所述存儲器101中或固化在所述客戶端100的操作系統(operatingsystem，OS)中的軟件功能模塊。所述處理器103用于執行存儲器101中存儲的可執行模塊，例如所述空中交通預測裝置200本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種空中交通預測方法，用于預測第一城市與第二城市之間的航段在預測年份的航班需求數量，其特征在于，所述方法包括：基于第一城市與第二城市之間航段在選定年份的航班影響數據以及實際乘客數量，建立乘客需求預測模型；根據所述乘客需求預測模型、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的飛行成本、第一城市在預測年份的社會經濟數據以及第二城市在預測年份的社會經濟數據，計算預測年份的乘客需求數據；基于所述第一城市與第二城市之間航段在選定年份的實際乘客數量、燃油價格、實際航班數量以及第一城市與第二城市之間航段在選定年份的上一年份的實際航班數量，建立空中交通預測模型；根據所述空中交通預測模型、所述預測年份的乘客需求數據、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的上一年份的實際航班數量以及預測年份的燃油價格，計算所述預測年份的航班需求數量。

【技術特征摘要】
1.一種空中交通預測方法，用于預測第一城市與第二城市之間的航段在預測年份的航班需求數量，其特征在于，所述方法包括：基于第一城市與第二城市之間航段在選定年份的航班影響數據以及實際乘客數量，建立乘客需求預測模型；根據所述乘客需求預測模型、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的飛行成本、第一城市在預測年份的社會經濟數據以及第二城市在預測年份的社會經濟數據，計算預測年份的乘客需求數據；基于所述第一城市與第二城市之間航段在選定年份的實際乘客數量、燃油價格、實際航班數量以及第一城市與第二城市之間航段在選定年份的上一年份的實際航班數量，建立空中交通預測模型；根據所述空中交通預測模型、所述預測年份的乘客需求數據、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的上一年份的實際航班數量以及預測年份的燃油價格，計算所述預測年份的航班需求數量。2.如權利要求1所述的空中交通預測方法，其特征在于，所述計算預測年份的乘客需求數據之后還包括：根據所述預測年份的乘客需求數據以及第一城市與第二城市之間航段在預測年份的實際乘客數量，獲得所述乘客需求預測模型的可靠指數。3.如權利要求1所述的空中交通預測方法，其特征在于，所述計算所述預測年份的航班需求數量之后還包括：根據所述航班需求數量以及第一城市與第二城市之間航段在預測年份的實際航班數量，獲得所述空中交通預測模型的可靠指數。4.如權利要求1所述的空中交通預測方法，其特征在于，所述根據所述乘客需求預測模型、第一城市與第二城市之間航段在預測年份的飛行成本、第一城市在預測年份的社會經濟數據以及所述第二城市在預測年份的社會經濟數據，計算預測年份的乘客需求數據包括：根據所述第一城市在預測年份的社會經濟數據以及所述第二城市在預測年份的社會經濟數據，計算預測年份的平均社會經濟數據；根據所述乘客需求預測模型、所述預測年份的飛行成本以及平均社會經濟數據，計算預測年份的乘客需求數據。5.如權利要求1所述的空中交通預測方法，其特征在于，在所述建立乘客需求預測模型之前還包括分別對所述選定年份的航班影響數據以及實際乘客數量進行對數處理；以及在所述計算預測年份的乘客需求數據之前還包括分別對所述預測年份的飛行成本以及社會經濟數據進行對數處理。6.如權利要求1所述的空中交通預測方法，其特征在于，在所述建立空中交通預測模型之前還包括分別對...

【專利技術屬性】
技術研發人員：周臣，王長春，李海峰，朱永文，李靜，唐治理，付瑩，
申請(專利權)人：中國人民解放軍空軍裝備研究院雷達與電子對抗研究所，
類型：發明
國別省市：北京,11