[发明专利]一种行李到达时间预测方法及装置有效
申请号: | 201911395473.5 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN111178628B | 公开(公告)日: | 2023-09-19 |
发明(设计)人: | 李德龙;李洪飞 | 申请(专利权)人: | 沈阳民航东北凯亚有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/0442;G06N3/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 林哲生 |
地址: | 110024 辽宁省沈阳市*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 行李 到达 时间 预测 方法 装置 | ||
1.一种行李到达时间预测方法,其特征在于,所述方法包括:
采集目标行李所在航班的关联信息,所述关联信息至少包括所述所在航班数据以及与所述所在航班对应的前序航班信息;
根据所述所在航班的关联信息和预先创建的时间预测模型,预测得到所述目标行李达到目标行李转盘的预计时间信息;所述时间预测模块为LSTM模型;
将所述预计时间信息推送给与所述目标行李相对应的目标旅客;
其中,所述方法还包括:
获得样本信息,所述样本信息表征所有当前航班到达时间段内与行李达到时间关联的数据信息;
确定所述样本信息的每条样本的标签,所述标签为与所述每条样本相匹配的行到达到行李转盘的时间;
根据所述样本信息以及所述样本信息的每条样本的标签进行模型训练,得到时间预测模型;
所述获得样本信息,包括:
获取当前航班的特征数据;
获取与所述当前航班在同一时间序列上的前序航班数据;
根据所述当前航班的特征数据和与所述当前航班对应的前序航空数据生成单条样本信息;其中,获取到多个航班的相关行李特征记录后,从第一条数据开始使用M为数据切分窗口大小,使用步长t对多个航班的相关行李特征记录进行移动切分,生成单条样本信息;
将若干条样本信息进行组合,得到样本信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述样本信息的每条样本点的标签,包括:
通过射频识别装置采集每条样本对应的行李到达行李装盘的时间。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当前航班的特征数据包括下列数据的一种或多种:
航班起飞时间特征、航班实际达到时间段、航班计划达到时间段、航班延误时长、航班飞机型号、航班飞机承运行李数量、航班达到天气特征、航班到达温度特征、航班飞机停机位编号、航班对应的行李转盘编号、航班停机位置与行李转盘距离信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述样本信息以及所述样本信息的每条样本的标签进行模型训练,得到时间预测模型,包括:
对所述样本信息进行特征提取,并对提取到的特征进行特征表示,得到目标特征信息;
通过LSTM模型对所述目标特征信息和所述每条样本的标签进行训练,得到时间预测模型。
5.一种行李到达时间预测装置,其特征在于,所述装置包括:
信息采集单元,用于采集目标行李所在航班的关联信息,所述关联信息至少包括所述所在航班数据以及与所述所在航班对应的前序航班信息;
预测单元,用于根据所述所在航班的关联信息和预先创建的时间预测模型,预测得到所述目标行李达到目标行李转盘的预计时间信息;所述时间预测模块为LSTM模型;
推送单元,用于将所述预计时间信息推送给与所述目标行李相对应的目标旅客;
其中,所述装置还包括:
样本获取单元,用于获得样本信息,所述样本信息表征所有当前航班到达时间段内与行李达到时间关联的数据信息;
标签确定单元,用于确定所述样本信息的每条样本的标签,所述标签为与所述每条样本相匹配的行到达到行李转盘的时间;
模型训练单元,用于根据所述样本信息以及所述样本信息的每条样本的标签进行模型训练,得到时间预测模型;
所述样本获取单元包括:
第一获取子单元,用于获取当前航班的特征数据;
第二获取子单元,用于获取与所述当前航班在同一时间序列上的前序航班数据;
生成子单元,用于根据所述当前航班的特征数据和与所述当前航班对应的前序航空数据生成单条样本信息;其中,获取到多个航班的相关行李特征记录后,从第一条数据开始使用M为数据切分窗口大小,使用步长t对多个航班的相关行李特征记录进行移动切分,生成单条样本信息;
组合子单元,用于将若干条样本信息进行组合,得到样本信息。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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