[发明专利]基于大数据分析的航班计划优化方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例中提供了一种基于大数据分析的航班计划优化方法、装置及电子设备。其中的方法包括：接收历史航班运行数据，历史航班运行数据包括历史航班运行时刻表和历史航行情报；基于主成分分析法对历史航班运行数据进行降维，并进行基于属性的分类；根据分类，对每一类航班的延误、取消情况进行统计，得到每类航班的取消及延误情况；获得导致航班延误及取消的主要因素，通过历史运行数据对比提出优化策略。本发明通过大量历史航班数据分析，提出航班计划优化策略，避免了传统依靠人工分析调整航班计划的低效方式，能自动分析规律性的航班取消、延误，通过历史运行数据对比提出优化策略，减少航班取消、延误现象，降低航空公司损失，提高旅客满意度。

技术领域

本发明涉及民航技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的航班计划优化方法、装置及电子设备。

背景技术

随着现代网络型航空公司迅速扩张，机队规模不断扩大，航班量随之增多，不正常事件发生的概率也越来越大，加上航空公司航段任务编排紧凑，不正常事件导致的航班取消、延误对航空公司造成的影响愈加明显，不仅造成了巨大的经济损失，也降低了旅客的满意度，为航空公司带来隐性成本。为应对不正常事件，减少航班取消、延误导致的损失，航空公司运行控制部门需要对不正常事件进行分析评估，解决航班计划与运力匹配中出现的各种矛盾，为航班计划匹配合适的生产运行资源，实现资源优化配置。

现有技术主要是在不正常事件发生后，通过运筹学等优化技术对航班计划进行调整，以减少不正常航班所导致的损失，而事前主动调整航班计划以避免不正常事件发生的运行分析则主要依靠人工经验判断。根据《民航行业发展统计公报》显示，航班延误主要原因有天气原因、航空公司原因、机场原因、空管原因、旅客原因。航空公司对每个不正常航班的分析都需要参考大量统计报表，而且随着航班量的逐步增多，需要分析的数据更加复杂，空管、机场、航空公司间缺乏数据分享的现状，又进一步增加了不正常航班分析的难度。所以，仅仅依靠人工分析不能达到航空公司精细化管理的要求，同时也极大地增加了分析人员的负担。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于大数据分析的航班计划优化方法、装置及电子设备，至少部分解决现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据分析的航班计划优化方法，包括：

步骤1，接收历史航班运行数据，所述历史航班运行数据包括历史航班运行时刻表和历史航行情报；

步骤2，基于主成分分析法对所述历史航班运行数据进行降维，并基于聚类算法对航班进行基于属性的分类；

步骤3，根据所述分类，对每一类航班的延误、取消情况进行统计，得到每类航班的取消及延误情况；

步骤4，对于延误/取消频次超过设定频次，和/或，延误时间超过的设定时长的航班数据进行分析，获得导致航班延误及取消的主要因素，通过历史运行数据对比提出优化策略。

进一步地，根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述步骤2包括：

步骤21，对所述历史航班数据进行标准化处理，获得标准化的航班属性参数矩阵；

步骤22，利用主成分分析算法，对所述标准化的航班属性参数矩阵进行特征分解，得出航班参数属性的主成分属性与其对应的特征值，通过所述特征值选择保留的主成分属性，消除参数矩阵中多个维度间的线性相关性；

步骤23，利用kmeans算法对仅保留主成分的属性数据进行聚类分析，根据航班属性对航班分群聚类，并为航班属性参数矩阵添加类别属性。

进一步地，根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述步骤21包括：

步骤211，对接收的所述历史航班运行时刻表和历史航行情报进行整合，并抽取航班信息；