[发明专利]航班额外油量的推荐方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910291062.5 | 申请日： | 2019-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN110147820B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 李文严;陈沛宇;苏德新;何华杰;宋岩;孟涛 | 申请（专利权）人： | 北京远航通信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区东北旺*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种航班额外油量的推荐方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标航班的全量飞行数据，并对全量飞行数据进行预处理，获得全量样本集，对全量样本集中的样本进行Kmeans聚类，产生聚类结果，根据聚类结果，利用训练后的最近邻KNN模型对各预测样本进行分类，得到各预测样本所属的分类，根据各预测样本所属的分类对应的类均值和类标准差以及对应的风控数据，计算得到各预测样本对应的为目标航班推荐的额外油量，从而在航班历史飞行数据的基础上对计算机飞机计划额外油量进行精确度更高的推荐，在保证航空安全的基础上减少了空中油耗油，为航空公司减少了燃油成本。 | ||
| 搜索关键词： | 航班 额外 推荐 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种航班额外油量的推荐方法，其特征在于，包括：获取目标航班的全量飞行数据，并对所述全量飞行数据进行预处理，获得全量样本集；其中，所述全量飞行数据包括历史记录的计算机飞行计划数据、风控数据和实际油耗数据；所述风控数据是预置风控模型以在所述目标航班的航线上收集到的气象数据为输入得到的输出；对所述全量样本集中的样本进行Kmeans聚类，产生聚类结果，并计算得到各分类对应的类均值和类标准差；随机抽取所述全量样本集中的样本组成所述目标航班的预测样本集，其余样本组成训练集，采用所述训练集对最近邻KNN模型进行训练；根据所述聚类结果，利用训练后的最近邻KNN模型对所述预测样本集中各预测样本进行分类，得到各预测样本所属的分类；根据各预测样本所属的分类对应的类均值和类标准差以及对应的风控数据，计算得到各预测样本对应的为目标航班推荐的额外油量。
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