本發(fā)明涉及空中交通管理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種交通情況預(yù)測方法及裝置。

背景技術(shù)：

不良的天氣對航班的運(yùn)行有著巨大影響。為保證空中交通有序進(jìn)行，專設(shè)有航空管制員參考雷達(dá)等信息實(shí)時監(jiān)測飛行器運(yùn)行情況和空域環(huán)境，綜合分析機(jī)場容量、飛機(jī)間隔、天氣等各方面因素，統(tǒng)籌管理整個空域的所有航空器。但航空管制員需要同時對多種數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理，一般一兩個小時即需換班，腦力消耗大，任務(wù)難度高，有失誤的風(fēng)險。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種交通情況預(yù)測方法及裝置，可協(xié)助航空管制員根據(jù)天氣情況判斷對交通影響的嚴(yán)重程度進(jìn)行判斷，減小管制員工作難度、提高判斷的準(zhǔn)確度。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測方法，包括：獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量；根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)；基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型；基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于天氣影響交通權(quán)值、機(jī)場航班量以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)，包括：獲取機(jī)場METAR報文，從METAR報文中獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，其中，環(huán)境數(shù)據(jù)包括能見度和風(fēng)速；根據(jù)能見度和風(fēng)速，基于：天氣影響交通權(quán)值＝1/(能見度/1000+風(fēng)速/10)，計(jì)算天氣影響交通權(quán)值；利用天氣影響交通權(quán)值以及機(jī)場航班量，基于：天氣影響交通指數(shù)＝(機(jī)場航班量*天氣影響交通權(quán)值)，計(jì)算天氣影響交通指數(shù)。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和分層聚類，建立機(jī)場交通預(yù)測模型，包括：將天氣影響交通指數(shù)作為原始變量，計(jì)算原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣求取特征值，根據(jù)特征值大于1的原則，提取公共因子；采用主成分分析法計(jì)算出初始因子載荷矩陣并進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，分析得出各個公共因子與選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)的對應(yīng)關(guān)系；以因子分析過程中反映原始變量和公共因子間聯(lián)系緊密程度的因子得分為原始數(shù)據(jù)，通過聚類分析，將天氣影響交通指數(shù)按月份進(jìn)行分類。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，包括：分別求取每一選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，根據(jù)聚類分析得出的類別將同一類別的天氣影響交通指數(shù)求取平均值；利用機(jī)場交通預(yù)測模型，帶入平均值判斷天氣對交通的影響的嚴(yán)重度；繪制可視化天氣影響交通查詢圖，以按月份劃分的類別名稱為橫坐標(biāo)、以選定機(jī)場的名稱為縱坐標(biāo)劃分網(wǎng)格，每一網(wǎng)格根據(jù)天氣對交通的影響的嚴(yán)重度不同，通過圖樣和/或顏色進(jìn)行區(qū)分。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖之后，方法還包括：根據(jù)天氣影響交通指數(shù)，基于機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得天氣影響交通的嚴(yán)重程度，并與實(shí)際情況對比，評估機(jī)場交通預(yù)測模型的可靠性。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測裝置，裝置包括：原始數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量；天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)；機(jī)場交通預(yù)測模型建立單元，用于基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型；模型可視化單元，用于基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元包括：環(huán)境數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取機(jī)場METAR報文，從METAR報文中獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，其中，環(huán)境數(shù)據(jù)包括能見度和風(fēng)速；第一天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)能見度和風(fēng)速，基于：天氣影響交通權(quán)值＝1/(能見度/1000+風(fēng)速/10)，計(jì)算天氣影響交通權(quán)值；第二天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元，用于利用天氣影響交通權(quán)值以及機(jī)場航班量，基于：天氣影響交通指數(shù)＝(機(jī)場航班量*天氣影響交通權(quán)值)，計(jì)算天氣影響交通指數(shù)。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，機(jī)場交通預(yù)測模型建立單元包括：公共因子提取單元，用于將天氣影響交通指數(shù)作為原始變量，計(jì)算原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣求取特征值，根據(jù)特征值大于1的原則，提取公共因子；公共因子解釋單元，用于采用主成分分析法計(jì)算出初始因子載荷矩陣并進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，分析得出各個公共因子與選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)的對應(yīng)關(guān)系；聚類單元，用于以因子分析過程中反映原始變量和公共因子間聯(lián)系緊密程度的因子得分為原始數(shù)據(jù)，通過聚類分析，將天氣影響交通指數(shù)按月份進(jìn)行分類。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，模型可視化單元包括：聚類數(shù)據(jù)獲取單元，用于分別求取每一選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，根據(jù)聚類分析得出的類別將同一類別的天氣影響交通指數(shù)求取平均值；機(jī)場交通預(yù)測模型使用模塊，用于利用機(jī)場交通預(yù)測模型，帶入平均值判斷天氣對交通的影響的嚴(yán)重度；可視化天氣影響交通查詢圖繪制模塊，用于繪制可視化天氣影響交通查詢圖，以按月份劃分的類別名稱為橫坐標(biāo)、以選定機(jī)場的名稱為縱坐標(biāo)劃分網(wǎng)格，每一網(wǎng)格根據(jù)天氣對交通的影響的嚴(yán)重度不同，通過圖樣和/或顏色進(jìn)行區(qū)分。

在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，交通情況預(yù)測裝置還包括：模型可靠性判斷模塊，用于根據(jù)天氣影響交通指數(shù)，基于機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得天氣影響交通的嚴(yán)重程度，并與實(shí)際情況對比，評估機(jī)場交通預(yù)測模型的可靠性。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種交通情況預(yù)測方法及裝置，涉及空中交通管理領(lǐng)域。首先獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量，通過計(jì)算獲得天氣影響交通指數(shù)；然后將天氣影響交通指數(shù)作為原始數(shù)據(jù)，利用因子分析和聚類分析，建立機(jī)場交通預(yù)測模型；最后基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖。以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，可輔助管制員基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對范圍的限定，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。

圖1為一種可應(yīng)用于本發(fā)明實(shí)施例中的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)框圖；

圖2為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的交通情況預(yù)測方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明第二實(shí)施例提供的交通情況預(yù)測方法的流程圖；

圖4為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的交通情況預(yù)測方法的流程圖；

圖5為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的天氣影響交通指數(shù)的散點(diǎn)分布示意圖；

圖6為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值示意圖；

圖7為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的旋轉(zhuǎn)成份矩陣的示意圖；

圖8為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的公共因子的含義分析示意圖；

圖9為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的聚類分析的結(jié)果示意圖；

圖10為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的可視化天氣影響交通查詢圖；

圖11為本發(fā)明第四實(shí)施例提供的交通情況預(yù)測裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖12為本發(fā)明第四實(shí)施例提供的天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖13為本發(fā)明第四實(shí)施例提供的機(jī)場交通預(yù)測模型建立單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖14為本發(fā)明第四實(shí)施例提供的模型可視化單元的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實(shí)施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計(jì)。因此，以下對在附圖中提供的本發(fā)明的實(shí)施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實(shí)施例。基于本發(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。同時，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

圖1示出了一種可應(yīng)用于本申請實(shí)施例中的電子設(shè)備400的結(jié)構(gòu)框圖。該電子設(shè)備400可以作為用戶終端，也可以是作為服務(wù)器。如圖1所示，電子設(shè)備400可以包括存儲器402、存儲控制器403、處理器404和交通情況預(yù)測裝置500。

存儲器402、存儲控制器403、處理器404、交通情況預(yù)測裝置500各元件之間直接或間接地電連接，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸或交互。例如，這些元件之間可以通過一條或多條通訊總線或信號總線實(shí)現(xiàn)電連接。所述交通情況預(yù)測方法分別包括至少一個可以以軟件或固件(firmware)的形式存儲于存儲器402中的軟件功能模塊，例如所述交通情況預(yù)測裝置包括的軟件功能模塊或計(jì)算機(jī)程序。

存儲器402可以存儲各種軟件程序以及模塊，如本申請實(shí)施例提供的方法及裝置對應(yīng)的程序指令/模塊。處理器404通過運(yùn)行存儲在存儲器402中的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，即實(shí)現(xiàn)本申請實(shí)施例中的交通情況預(yù)測方法。存儲器402可以包括但不限于隨機(jī)存取存儲器(Random Access Memory，RAM)，只讀存儲器(Read Only Memory，ROM)，可編程只讀存儲器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只讀存儲器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，電可擦除只讀存儲器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。

處理器404可以是一種集成電路芯片，具有信號處理能力。上述處理器可以是通用處理器，包括中央處理器(Central Processing Unit，簡稱CPU)、網(wǎng)絡(luò)處理器(Network Processor，簡稱NP)等；還可以是數(shù)字信號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(FPGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件。其可以實(shí)現(xiàn)或者執(zhí)行本申請實(shí)施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。

天氣影響交通指數(shù)(Weather Impact Traffic Index)，簡稱WITI。對天氣和空域交通的研究方面，WITI已在美國得到了廣泛的應(yīng)用。它可將天氣和空中交通的關(guān)系量化，表現(xiàn)天氣對空中交通的影響。人們可由此對航空器的運(yùn)行提供預(yù)先的指揮，保證航空器的安全，提高運(yùn)行效率。下面給出WITI的計(jì)算方法：

WITI_(ij)(t)＝T_(ij)(t)*W_(ij)(t)

WITI表示的是一定區(qū)域范圍內(nèi)在一段時間內(nèi)被惡劣天氣影響的所有航空器的被影響程度的疊加值，公式中W_(ij)(t)為天氣影響交通權(quán)值，表示該區(qū)域范圍內(nèi)根據(jù)天氣對交通的影響而分配的權(quán)值，T_(ij)(t)表示一定時間內(nèi)通過該區(qū)域范圍的交通量。

第一實(shí)施例

請參考圖2，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測方法，所述方法包括：

步驟S210：獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量。

國內(nèi)12個飛行情報區(qū)分別為：

東北地區(qū)：沈陽飛行情報區(qū)ZYSH；

華北地區(qū)：北京飛行情報區(qū)ZBPE；

華東地區(qū)：上海飛行情報區(qū)ZSHA、臺北飛行情報區(qū)RCAA；

中南地區(qū)：武漢飛行情報區(qū)ZHWH、廣州飛行情報區(qū)ZGZU、香港飛行情報區(qū)VHHK、三亞飛行情報區(qū)ZJSY；

西南地區(qū)：昆明飛行情報區(qū)ZPKM、成都飛行情報區(qū)ZUUU；

西北地區(qū)：蘭州飛行情報區(qū)ZLHW、烏魯木齊飛行情報區(qū)ZWUQ。

選定各飛行情報區(qū)內(nèi)航空流量最大的機(jī)場，獲取各個機(jī)場的環(huán)境數(shù)據(jù)，如通過公布的航空例行天氣報告(Meteorological Terminal Aviation Routine Weather Report)，即METAR報文，獲取風(fēng)速和能見度信息等氣象信息作為環(huán)境數(shù)據(jù)。

由于風(fēng)速和能見度的信息一般以“天”為單位，所以也以“天”為單位分別獲取各選定機(jī)場區(qū)域內(nèi)航空器架次。

步驟S220：根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)。

步驟S230：基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型。

步驟S240：基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測方法，通過獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量；根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)；基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型；基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

第二實(shí)施例

請參考圖3，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測方法，所述方法包括：

步驟S210：獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量。

步驟S222：獲取機(jī)場METAR報文，從METAR報文中獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，其中，環(huán)境數(shù)據(jù)包括能見度和風(fēng)速。

在相關(guān)網(wǎng)站公布的METAR報文中，有表現(xiàn)風(fēng)和能見度的字段。

風(fēng)：在風(fēng)速不超過99節(jié)時，風(fēng)用5位數(shù)字報告，超過99節(jié)時，以6位數(shù)字報告。前3位數(shù)字表示風(fēng)吹的方向，如果風(fēng)向是變化的，則以VRB報告。后兩位數(shù)字表示風(fēng)速的節(jié)數(shù)，如果風(fēng)速超過99節(jié)，則以3位數(shù)字表示。如果是陣風(fēng)，那么在風(fēng)速之后跟字母G。在字母G之后提供了記錄的最大陣風(fēng)速度。如果風(fēng)向變化超過60度，且風(fēng)速大于6節(jié)，那么用V隔開的單獨(dú)一組數(shù)字將表示風(fēng)向的極值。如03015G25可解碼為風(fēng)來向030(以真經(jīng)線為準(zhǔn)，使用時需修正磁差)，速度15節(jié)，陣風(fēng)25節(jié)，這里提取風(fēng)速數(shù)據(jù)。

能見度：主要能見度以法定英里【statute mile，法定英里等于5280英尺，約1.6公里】報告，以字母SM表示。它用英里數(shù)和英里的分?jǐn)?shù)表示。有時，RVR或者跑道視程(visual range)也在主要能見之后給出。RVR是飛行員在運(yùn)動的飛機(jī)里順跑道看的能見距離。當(dāng)報告RVR的時候，用R標(biāo)記，接著是跑道號碼，后面跟著斜線，最后是英尺為單位的視程。例如，RVR報告為R17L/1400FT，翻譯為跑道17L的視程為1400英尺。通過這種方式，提取能見度數(shù)據(jù)。

步驟S224：根據(jù)能見度和風(fēng)速，基于：天氣影響交通權(quán)值＝1/(能見度/1000+風(fēng)速/10)，計(jì)算天氣影響交通權(quán)值。

天氣影響交通權(quán)值與氣象的嚴(yán)重度是呈線性關(guān)系的，由于這種線性關(guān)系的復(fù)雜度，將天氣影響交通權(quán)值和能見度、風(fēng)速之間的關(guān)系簡化為：

步驟S226：利用天氣影響交通權(quán)值以及機(jī)場航班量，基于：天氣影響交通指數(shù)＝(機(jī)場航班量*天氣影響交通權(quán)值)，計(jì)算天氣影響交通指數(shù)。

為簡化計(jì)算，使用公式：

WITI(k)＝T(k)*W(k)

T(k)代表每個選定機(jī)場計(jì)劃飛行的交通量，W(k)為天氣影響交通權(quán)值。

步驟S230：基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型。

步驟S240：基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測方法，通過獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量；根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)；基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型；基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

第三實(shí)施例

請參考圖4，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測方法，所述方法包括：

步驟S210：獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量。

步驟S220：根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)。

步驟S232：將天氣影響交通指數(shù)作為原始變量，計(jì)算原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣求取特征值，根據(jù)特征值大于1的原則，提取公共因子。

此處主要采取了基于SPSS軟件進(jìn)行因子分析。因子分析和SPSS軟件應(yīng)用時的對應(yīng)步驟有：

①指標(biāo)的正向化。

②指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(SPSS軟件自動執(zhí)行)。

③指標(biāo)之間的相關(guān)性判定：用SPSS軟件中表“Correlation Matrix(相關(guān)系數(shù)矩陣)”判定。

④確定因子個數(shù)m：用SPSS軟件中表“Total Variance Explained”特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率，結(jié)合表“Rotaled Component Matrix(旋轉(zhuǎn)后因子載荷陣)”中變量不出現(xiàn)丟失，確定因子個數(shù)m。

⑤求旋轉(zhuǎn)后因子載荷陣：SPSS軟件中表“Rotaled Component Matrix”。

⑥因子Zi的命名：將SPSS軟件中表“Rotaled Component Matrix”因子載荷矩陣的第i列絕對值大的對應(yīng)變量歸為Zi一類，并由此對Zi命名(命名清晰性高)。

⑦回歸求因子得分函數(shù)Zi表達(dá)式：SPSS軟件中表“Component Score Coefficient Matrix(因子得分系數(shù)矩陣)”的第i列向量為第i個因子得分函數(shù)Zi的系數(shù)，由此寫出因子得分函數(shù)Zi表達(dá)式。

⑧求單因子得分值(SPSS軟件自動執(zhí)行)與綜合因子得分值(在“transform→compute”中進(jìn)行計(jì)算)。

⑨檢驗(yàn)：綜合評價值用實(shí)際結(jié)果、經(jīng)驗(yàn)與原始數(shù)據(jù)做聚類分析進(jìn)行檢驗(yàn)(對有爭議的結(jié)果，可用原始數(shù)據(jù)做判別分析解決爭議)。

⑩綜合實(shí)證分析。將所要分析的原始數(shù)據(jù)輸入后得到的結(jié)果包括多種類型的數(shù)值，根據(jù)不同值的特點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類和整合。

下面結(jié)合上述步驟，針對本實(shí)施例具體說明公共因子的提取。

前面求得的天氣影響交通指數(shù)的單位為天，這里先求得各個月份的WITI日平均值。將各個機(jī)場、各個月份的天氣影響交通指數(shù)輸入SPSS軟件，所要分析的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。需要說明，原始數(shù)據(jù)為十二個月份的十二個飛行情報區(qū)的WITI值，為12*12的矩陣。相關(guān)數(shù)據(jù)的展示請參考圖5。

再求出相關(guān)系數(shù)矩陣，由相關(guān)系數(shù)矩陣可知12個飛行情報區(qū)的WITI值具有一定的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)矩陣的定義如下：

請參考圖6。求得相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值，并求得特征值的貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率。為降低數(shù)據(jù)組的維度，需用較少的幾個公共因子來代替較多的原始變量。提取公共因子有兩個條件：

(1)特征值>1；

(2)累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85％以上。

需要說明，特征值和累計(jì)貢獻(xiàn)率均越大越好：當(dāng)特征值較小(小于1)時，表明該公共因子對公共因子的解釋作用不大，效果不好；當(dāng)累計(jì)貢獻(xiàn)率過小，則損失的反映原始變量的信息也會過多。

步驟S234：采用主成分分析法計(jì)算出初始因子載荷矩陣并進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，分析得出各個公共因子與選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)的對應(yīng)關(guān)系。

采用主成分分析法計(jì)算出初始因子載荷矩陣。

解釋每個公共因子的意義。由于公共因子解中，各公共因子的典型代表量不突出，易使因子的意義含糊不清，不便于對實(shí)際問題進(jìn)行分析，對初始因子載荷矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置，得到旋轉(zhuǎn)成份矩陣。請參考圖7。

如果所得到的數(shù)值大于0.5，那么說明公共因子和輸入的變量之間有很強(qiáng)的相關(guān)性，而數(shù)值越大，這個相關(guān)性就越強(qiáng)，通過表中的數(shù)值大小，可以判斷出公共因子所代表的主要內(nèi)容。相關(guān)結(jié)果分析請參考圖8。

步驟S236：以因子分析過程中反映原始變量和公共因子間聯(lián)系緊密程度的因子得分為原始數(shù)據(jù)，通過聚類分析，將天氣影響交通指數(shù)按月進(jìn)行分類。

在數(shù)值處理的過程中用到了因子得分，因子得分是表示因子變量的重要程度的一個值，因子得分越高說明這個因子變量與這個公共因子之間的聯(lián)系程度越深。當(dāng)取得了因子得分后，以因子得分為原始數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)利用分層聚類來分析變量。具體流程為：

1)利用ward’s法，利用歐氏平方距離進(jìn)行聚類分析。請參考圖9。

2)分層聚類法輸出結(jié)果分析。將天氣情況按月份進(jìn)行分分類。分析圖9，以表格上方10為劃分基準(zhǔn)，將結(jié)果分為6類，4月，9月，11月，12月劃分為一類；1月，2月劃分為二類；3月和10月劃分為三類；7月和8月劃分為四類；5月和6月分別劃分為第五類和第六類。從每一個類別中抽出一組數(shù)據(jù)，大致上就可以判斷整個類別內(nèi)的天氣情況。

步驟S242：分別求取每一選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，根據(jù)聚類分析得出的類別將同一類別的天氣影響交通指數(shù)求取平均值。

選取某一飛行情報區(qū)流量最大的機(jī)場，將上述同一月份類別的月份的WITI相加后求出平均值。分別計(jì)算所有飛行情報區(qū)流量最大的機(jī)場每一月份類別的WITI平均值。

步驟S244，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，帶入平均值判斷天氣對交通的影響的嚴(yán)重度。

步驟S246：繪制可視化天氣影響交通查詢圖，以按月份劃分的類別名稱為橫坐標(biāo)、以選定機(jī)場的名稱為縱坐標(biāo)劃分網(wǎng)格，每一網(wǎng)格根據(jù)天氣對交通的影響的嚴(yán)重度不同，通過圖樣和/或顏色進(jìn)行區(qū)分。請參考圖10。

步驟S250：根據(jù)天氣影響交通指數(shù)，基于機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得天氣影響交通的嚴(yán)重程度，并與實(shí)際情況對比，評估機(jī)場交通預(yù)測模型的可靠性。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交通情況預(yù)測方法，通過獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量；根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)；基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型；基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。最后，根據(jù)天氣影響交通指數(shù)，基于機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得天氣影響交通的嚴(yán)重程度，并與實(shí)際情況對比，評估機(jī)場交通預(yù)測模型的可靠性。

第四實(shí)施例

請參考圖11，本發(fā)明實(shí)施例提供一種交通情況預(yù)測裝置500，包括：原始數(shù)據(jù)獲取單元510、天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元520、機(jī)場交通預(yù)測模型建立單元530、模型可視化單元540以及模型可靠性判斷單元550。

原始數(shù)據(jù)獲取單元510，用于獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量。

天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元520，用于根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)，獲得在選定時間內(nèi)的天氣影響交通權(quán)值，并且基于環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣影響交通權(quán)值以及天氣影響交通指數(shù)的計(jì)算規(guī)則，獲得環(huán)境數(shù)據(jù)的天氣影響交通指數(shù)。

機(jī)場交通預(yù)測模型建立單元530，用于基于天氣影響交通指數(shù)，利用因子分析和聚類運(yùn)算，建立機(jī)場交通預(yù)測模型。

模型可視化單元540，用于基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖，以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

模型可靠性判斷單元550，用于根據(jù)天氣影響交通指數(shù)，基于機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得天氣影響交通的嚴(yán)重程度，并與實(shí)際情況對比，評估機(jī)場交通預(yù)測模型的可靠性。

請參考圖12，上述天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元520包括：環(huán)境數(shù)據(jù)獲取單元522，用于獲取機(jī)場METAR報文，從METAR報文中獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，其中，環(huán)境數(shù)據(jù)包括能見度和風(fēng)速；第一天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元524，用于根據(jù)能見度和風(fēng)速，基于：天氣影響交通權(quán)值＝1/(能見度/1000+風(fēng)速/10)，計(jì)算天氣影響交通權(quán)值；第二天氣影響交通指數(shù)計(jì)算單元526，用于利用天氣影響交通權(quán)值以及機(jī)場航班量，基于：天氣影響交通指數(shù)＝(機(jī)場航班量*天氣影響交通權(quán)值)，計(jì)算天氣影響交通指數(shù)。

請參考圖13，上述機(jī)場交通預(yù)測模型建立單元530包括：公共因子提取單元532，用于將天氣影響交通指數(shù)作為原始變量，計(jì)算原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣求取特征值，根據(jù)特征值大于1的原則，提取公共因子；公共因子解釋單元534，用于采用主成分分析法計(jì)算出初始因子載荷矩陣并進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，分析得出各個公共因子與選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)的對應(yīng)關(guān)系；聚類單元536，用于以因子分析過程中反映原始變量和公共因子間聯(lián)系緊密程度的因子得分為原始數(shù)據(jù)，通過聚類分析，將天氣影響交通指數(shù)按月份進(jìn)行分類。

請參考圖14，上述模型可視化單元540包括：聚類數(shù)據(jù)獲取單元542，用于分別求取每一選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，根據(jù)聚類分析得出的類別將同一類別的天氣影響交通指數(shù)求取平均值；機(jī)場交通預(yù)測模型使用模塊544，用于利用機(jī)場交通預(yù)測模型，帶入平均值判斷天氣對交通的影響的嚴(yán)重度；可視化天氣影響交通查詢圖繪制模塊546，用于繪制可視化天氣影響交通查詢圖，以按月份劃分的類別名稱為橫坐標(biāo)、以選定機(jī)場的名稱為縱坐標(biāo)劃分網(wǎng)格，每一網(wǎng)格根據(jù)天氣對交通的影響的嚴(yán)重度不同，通過圖樣和/或顏色進(jìn)行區(qū)分。

需要說明的是，本實(shí)施例中的各單元可以是由軟件代碼實(shí)現(xiàn)，此時，上述的各單元可存儲于存儲器402內(nèi)。以上各單元同樣可以由硬件例如集成電路芯片實(shí)現(xiàn)。

綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例提供一種交通情況預(yù)測方法及裝置，涉及空中交通管理領(lǐng)域。首先獲取選定機(jī)場在選定時間的環(huán)境數(shù)據(jù)以及與環(huán)境數(shù)據(jù)在選定時間匹配的機(jī)場航班量，通過計(jì)算獲得天氣影響交通指數(shù)；然后將天氣影響交通指數(shù)作為原始數(shù)據(jù)，利用因子分析和聚類分析，建立機(jī)場交通預(yù)測模型；最后基于選定機(jī)場的天氣影響交通指數(shù)，利用機(jī)場交通預(yù)測模型，獲得可視化天氣影響交通查詢圖。以便當(dāng)天氣引起航空器延遲時，可輔助管制員基于天氣影響交通查詢圖獲得相似的天氣影響交通情況并預(yù)先做出改航方案。

在本申請所提供的幾個實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，也可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個實(shí)施例的裝置、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上，流程圖或框圖中的每個方框可以代表一個模塊、程序段或代碼的一部分，所述模塊、程序段或代碼的一部分包含一個或多個用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。也應(yīng)當(dāng)注意，在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)方式中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如，兩個連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計(jì)算機(jī)指令的組合來實(shí)現(xiàn)。

另外，在本發(fā)明各個實(shí)施例中的各功能模塊可以集成在一起形成一個獨(dú)立的部分，也可以是各個模塊單獨(dú)存在，也可以兩個或兩個以上模塊集成形成一個獨(dú)立的部分。

所述功能如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計(jì)算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實(shí)體或者操作與另一個實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。

需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實(shí)體或者操作與另一個實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。