[发明专利]一种飞机行为预测系统及预测方法

权利要求书

1.一种飞机行为预测系统，包括：

模型生成单元，其根据两个或两个以上飞行行为数据维度构建数据空间，并根据搜索条件和约束条件生成飞行行为预测模型；

数据获取单元，其获取飞行行为数据；以及

预测单元，其根据所述飞行行为数据，利用所述飞行行为预测模型在所述数据空间上搜索非正常飞行行为高占比区域。

2.根据权利要求1所述的预测系统，进一步包括数据库，其中所述预测单元从所述数据获取单元或数据库获取所述飞行行为数据。

3.根据权利要求1所述的预测系统，其中所述预测单元的搜索在待检索区域上进行，所述待检索区域是所述数据空间的一部分。

4.根据权利要求3所述的预测系统，其中所述模型生成单元的搜索条件为：

该高占比区域的非正常飞行行为占比越高越好，尽可能地趋于1；

该高占比区域的面积越大越好，尽可能地趋于整个待检索区域；

该高占比区域包含的非正常行为航班个数尽可能的多。

5.根据权利要求4所述的预测系统，其中所述模型生成单元的约束条件为：该高占比区域非正常行为的航班数和/或航班总数达到超过预设的阈值。

6.根据权利要求5所述的预测系统，其中所述模型生成单元的约束条件进一步包括：该高占比区域非正常飞行行为占比超过另一个阈值。

7.根据权利要求1所述的预测系统，其中所述数据获取单元利用原始飞行行为数据经过调整后得出所述数据维度的数据。

8.根据权利要求3所述的预测系统，其中所述预测单元进一步包括：

搜索模块，其对待搜索区域进行遍历；

解约束模块，其判断遍历的结果是否符合约束条件；和

存储和排序模块，其存储所有符合条件的所述遍历结果，并综合排序；然后根据所述综合排序的结果输出非正常飞行时间的高占比区域。

9.根据权利要求8所述的预测系统，其中所述搜索单元在整个数据空间上检索所述待检索区域。

10.根据权利要求9所述的预测系统，其中所述搜索单元搜索非正常飞行行为占比水平大于第一阈值的区块，并用对连通的区块进行标记。

11.根据权利要求10所述的预测系统，其中所述搜索单元进一步搜索所述非正常飞行行为占比水平大于第一阈值的区块组成的区域。

12.根据权利要求11所述的预测系统，其中所述解约束模块对每个区域的遍历结果，求解所述搜索条件，并进行单个目标值的排序，选择出最小值遍历作为该区域的最优值。

13.根据权利要求12所述的预测系统，其中所述解约束模块对所述最小值遍历进行约束条件判断。

14.根据权利要求13所述的预测系统，其中所述解约束模块对所述最小值遍历进行约束条件判断。

15.根据权利要求8所述的预测系统，其中所述存储和排序模块计算所有遍历区域每个检索条件的值，并进行排序。

16.根据权利要求15所述的预测系统，其中所述存储和排序模块根据所有遍历区域的各个检索条件的值，计算所有遍历区块的综合排名。

17.一种飞机行为预测方法，包括：

根据两个或两个以上飞行行为数据维度构建数据空间，并根据搜索条件和约束条件生成飞行行为预测模型；

获取飞行行为数据；以及

根据所述飞行行为数据，利用所述飞行行为预测模型在所述数据空间上搜索非正常飞行行为高占比区域。

18.根据权利要求17所述的预测方法，搜索在待检索区域上进行，所述待检索区域是所述数据空间的一部分。

19.根据权利要求18所述的预测方法，其中搜索条件为：

该高占比区域的非正常飞行行为占比越高越好，尽可能地趋于1；

该高占比区域的面积越大越好，尽可能地趋于整个待检索区域；

该高占比区域包含的非正常行为航班个数尽可能的多。

20.根据权利要求19所述的预测方法，其中约束条件为：该高占比区域非正常行为的航班数和/或航班总数达到超过预设的阈值。