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    重庆时时彩个位杀1码: 一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510102718.6

    申请日:

    2015.03.09

    公开号:

    CN104751681A

    公开日:

    2015.07.01

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G08G 5/00申请日:20150309|||公开
    IPC分类号: G08G5/00 主分类号: G08G5/00
    申请人: 西安理工大学
    发明人: 王磊; 茹星星; 李妍; 黑新宏; 费蓉
    地址: 710048陕西省西安市金花南路5号
    优先权:
    专利代理机构: 西安弘理专利事务所61214 代理人: 李娜
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510102718.6

    授权公告号:

    104751681B||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.03|||2015.07.29|||2015.07.01

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,采用先验概率预测模型,根据某航班历史飞行情况产生起飞时间差值概率集合、飞行时间差值概率集合、落地时间差值概率集合,从而预测该航班的到站时间概率分布以及?;褐咐瓤障卸?,从而进行航班?;环峙?。本发明一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,基于指廊分配,有利于航班只做相近?;坏牡髡?,缩短了旅客的步行距离,同时,方便对?;皇褂们榭龅慕姓迤拦?;基于概率分配,可以按照航班的计划落地时间概率进行分配,提高了?;环峙涞淖既沸?,降低了因航班延误导致的?;坏髡问?,同时提高了旅客的满意度;综合提高了?;坏睦寐?,保证?;蛔试吹暮侠矸峙?。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,其特征在于,具体包括以下步骤:
    步骤1,根据航班历史数据计算其他机场航班到本场的起飞时间差值概率分布Dep;
    步骤2,根据航班历史数据计算其他机场航班到本场的飞行时间差值概率分布Fly;
    步骤3,补全步骤1得到的Dep和步骤2得到的Fly,使之均成为全时刻表,其中Dep和Fly不含的时刻对应的概率均用0补全;利用补全后的Dep和Fly计算从某一机场到本场的航班落地时间差值概率分布Arr,选择Dep和Fly中起飞机场、落地机场相同的数据进行时间相加,概率相乘的方式进行计算,得到Arr;
    步骤4,对次日航班按本场计划落地时间进行排序,依次选择Arr中起飞机场、落地机场、机型均与其航班一致的数据,进而对其的计划到站时间进行累加,预测其到站时间的概率分布表;
    步骤5,将步骤4的航班到站时间的概率表分布加入各指廊的空闲机位时刻表中,相同的到站时间其概率进行累加运算,然后利用各指廊的到站时间概率计算各指廊的?;豢障卸菶mp;
    步骤6,对比步骤5计算得到的各指廊空闲度Emp,将航班分配到Emp最大的指廊中,在指廊中将航班的机型与?;坏拇笮〗衅ヅ?,如果各?;痪皇艽撕桨嗷拖拗圃蚪新至鞣峙?。

    2.  如权利要求1所述的一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,其特征在于,所述步骤1中历史数据包括航班起飞站、经停站、落地站、机型、 计划起飞时间、实际起飞时间。

    3.  如权利要求1或2所述的一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,其特征在于,所述步骤1具体按照以下算法实施:设同一机场到本场的航班起飞时间差值有m个,则起飞时间差td对应的概率为其中Σtd为时间差值均为td的个数,Dep为一个概率集合Dep={ηtd,td∈[-8,287]}。

    4.  如权利要求1所述的一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,其特征在于,所述步骤2中历史数据包括航班起飞站、经停站、落地站、机型、计划起飞时间、实际起飞时间。

    5.  如权利要求1或4所述的一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,其特征在于,所述步骤2具体按照以下算法实施:设同一机场到本场的航班飞行时间差值有n个,则飞行时间差tf对应的概率为其中Σtf用来统计满足时间差值为tf的数据个数,Fly为一个概率集合Fly={ηtf,tf∈[-8,287]}。

    6.  如权利要求1所述的一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,其特征在于,所述步骤3具体按照以下算法实施:分别设从某一机场到本场的航班的Arr中差值有h个,则对应概率即为h个,h=m×n,对应的时间差ta=tdi+tfj(i∈[0,m],j∈[0,n]),时间差的概率为因为ta的集合中有相同的值,则对相同差值的概率相乘即为最终差值的概率值,去除h中相同的值则Arr中差值有h’个,Arr为一个概率集合Arr={ηta,ta∈[-16,287]}。

    7.  如权利要求1所述的一种基于统计学习模型的?;环峙浞椒?,其特征在于,所述步骤5具体按照以下算法实施:
    步骤5.1,将各指廊中已分配的航班的到站时间概率表进行整合,即为一个二维矩阵A[p,q],p代表各航班的到站时间概率,为指廊中的现有航班个数,q代表到站时间差值,q=288+16;
    步骤5.2,将此航班的到站时间概率表加入各指廊的航班到站概率矩阵中,此时矩阵变为B'[p+1,q];
    步骤5.3,将矩阵B'[p+1,q]转换为一维数组B″[q],其中各数值为B'中对应列中所有行值的和;
    步骤5.4,利用各指廊的到站时间概率计算各指廊的?;豢障卸菶mp,计算公式为其中16+287为整个指廊中航班可能到站时间范围,f为整个指廊的航班数量,η为该时刻对应的到站概率。

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    一种 基于 统计 学习 模型 机位 分配 方法
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