[发明专利]一种基于天气数据挖掘的机场进离场交通流量预测方法

摘要

本发明公开一种基于天气数据挖掘的机场进离场交通流量预测方法，包括：对选定机场的历史数据按照预设规则提取所需天气信息，并按照预设条件进行识别；获取选定机场特定时间段内的机场流量统计数据，将机场流量与天气信息进行匹配，其中，机场流量分为起飞、降落和飞跃三类；基于BP神经网络分别对各类机场流量对应的匹配信息进行训练和学习，得到不同天气类型对选定机场的各类机场流量的影响关系，并对影响关系进行分析和验证，最终获得相应的BP神经网络模型；最后，基于训练好的BP神经网络模型以及预报的天气信息对机场的进离场流量进行分类预测。通过该方法，能有效解决复杂天气下的航班正常运行，提高终端空域空中交通安全水平和效率。

主权项

1.一种基于天气数据挖掘的机场进离场交通流量预测方法，其特征在于，包括：步骤S1、对选定机场的历史数据按照预设规则提取所需天气信息，并将提取到的特定时间段的天气信息按照预设条件进行识别，得到天气信息识别表；步骤S2、获取选定机场特定时间段内的机场流量统计数据，将所述机场流量与所述天气信息识别表中的天气信息进行匹配，获得天气信息与机场流量的同时段匹配信息，并将所述机场流量分为起飞、降落和飞跃三类；步骤S3、基于BP神经网络分别对各类机场流量对应的匹配信息进行训练和学习，得到不同天气类型对选定机场的各类机场流量的影响关系，并对影响关系进行分析和验证，最终获得相应的BP神经网络模型；步骤S4、基于步骤3中训练好的BP神经网络模型以及预报的天气信息对机场的进离场流量进行分类预测。