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公开(公告)号：CN110363333A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910541983.2
申请日：2019-06-21
Applicant: 南京航空航天大学 , 南京航空航天大学金城学院
Abstract: 本发明公开了一种基于渐进梯度回归树的天气影响下空中通行能力的预测方法，包括如下步骤：(1)数据读取和处理；(2)数据清洗；(3)构建数据特征量；(4)模型训练和测试；(5)模型性能评估和优化；(6)天气影响下空中通行能力的预测。本发明能够对扇区、终端区和机场的空中通行能力进行科学合理的预测，为流量管理人员进行决策提供支持。
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公开(公告)号：CN119475060A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510060581.6
申请日：2025-01-15
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F18/2411 , G06Q50/40
Abstract: 本发明属于航空运输管理技术领域，具体涉及一种基于多任务度量的航班延误原因分层判定方法及系统。该方法包括：获取民航航班运行数据与延误原因分层标签；数据预处理；构建基于超球体的嵌套特征向量空间，逐层表达多尺度语义；利用多层次嵌套，构建多任务度量与分层分类模型；基于多任务度量与分层分类模型，训练获得延误原因分类模型；通过延误原因分类模型对航班延误原因进行分层判定。通过整合多任务度量与分层推理技术，显著提升延误原因判定系统的稳定性与鲁棒性，实现高效、精准的延误数据分析，为民航管理部门提供科学的决策支持。
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公开(公告)号：CN118798840B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411290245.2
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06Q10/1091 , G06Q50/40 , G06N3/092 , G06N3/048 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的机场群航班时刻优化方法及系统，包括以下步骤：对实际的机场群航班运行数据预处理，构建航班运行数据集；马尔科夫过程建模，确定智能体、状态空间、动作空间、奖励函数、环境模拟器；构建基于DQN的机场群航班时刻优化模型；利用航班实际运行数据集，验证优化模型的合理性。本发明的机场群航班时刻优化方法使用DQN优化航班时刻表，用深度神经网络来代替传统强化学习的表格，结合了强化学习的决策能力与深度学习的数据分析能力，使得处理大规模数据空间的任务更加高效；DQN能够进行长期规划，考虑未来的奖励，相较于传统的启发式算法能够更好地避免陷入局部最优解，有利于指导现实航班运行时刻优化。
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公开(公告)号：CN118569111B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411055998.5
申请日：2024-08-02
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于机场场面冲突态势预测领域，具体涉及一种基于GNN‑LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法及系统。本发明的预测方法包括：基于航空器场面滑行规则，识别潜在冲突热点并构建冲突网络作为结构特征；获取仿真数据，定义潜在冲突的关键指标，构建交通特征数据集；构建GNN‑LSTM模型；将构建的构建交通特征数据集中的数据划分为训练集、测试集和预测集；调整模型参数，将提取的结构特征与交通特征输入GNN‑LSTM模型进行训练、测试，直至输出指标收敛，并进行时序预测，获得模型预测性能指标结果。本发明可以根据历史N个时间片的场面离港冲突态势，预测下一时间片的场面离港冲突态势。通过GNN‑LSTM模型输出预测误差指标MAE和RMSE，发现均比单一时间序列模型LSTM预测误差更低。
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公开(公告)号：CN113592341B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110912714.X
申请日：2021-08-10
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于空中交通管制的空域态势评估技术领域，具体涉及一种度量损失函数、扇区复杂度评估方法及系统，其中扇区复杂度评估方法包括：对空域扇区的扇区动态交通数据进行扇区运行复杂度等级标注；构造空域扇区的多通道空中交通场景图像数据，并根据扇区运行复杂度等级标注构建扇区动态交通图像库；构建度量损失函数；根据多通道空中交通场景图像数据和度量损失函数训练网络模型；以及根据训练后的网络模型进行扇区运行复杂度评估，实现了使用深度度量学习技术从原始图像空中学习到语义特征嵌入空间的非线性映射，使得在嵌入空间中语义相似样本的嵌入向量更加接近，而语义不同的样本被彼此分开，从而实现更准确的扇区运行复杂度评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117612214B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410090297.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的行人搜索模型压缩方法，压缩方法包括如下步骤：S1：大型行人搜索网络结构作为教师模型，在行人搜索数据集上与训练教师模型；S2：轻量行人搜索网络结构作为学生模型；S3：在行人搜索数据集上训练学生模型时，从教师模型获取第一输出数据，从学生模型第二输出数据；S4：使用行人搜索模型压缩方法解耦蒸馏第一数据输出中的知识，计算解耦蒸馏损失；S5：联合行人搜索任务损失和解耦蒸馏损失训练学生模型，提高所述学生模型的性能。本发明针对图像特征和行人搜索任务的特点设计压缩方法，将大型行人搜索模型的有益知识转移到轻量模型中，有利于在真实监控场景中部署高精确度的轻量行人搜索模型。
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公开(公告)号：CN116777028A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310036028.X
申请日：2023-01-10
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及航班延误管理领域，尤其涉及一种基于对流天气影响交通指数的机场累积延误预测方法。本机场累积延误预测方法对数据预处理、终端区区域划分后，通过提出终端区对流天气影响交通指数T_CWIITI用于量化终端区对流天气对机场进离港交通流的影响，并从累积视角新定义了延误量化指标—机场离港累积延误用于反映机场的延误状况，采用随机森林回归算法建立了终端区对流天气影响下的机场离港延误预测模型，然后输入待预测样本即可得到准确度较高的机场延误状况。
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公开(公告)号：CN116542004A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310612707.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明属于机场热点识别技术领域，具体涉及一种机场关键冲突热点识别方法。本机场关键冲突热点识别方法，包括：建立机场场面网络模型；计算拓扑结构评价指标和网络脆弱性评价指标，并基于蒙特卡洛方法仿真模拟机场场面运行环境，计算网络节点的冲突风险评价指标，以构建场面网络节点评价指标体系；基于TOPSIS‑灰色关联分析的综合评价方法来计算机场场面各节点的冲突指数，识别关键冲突热点。本机场关键冲突热点识别方法可以有效预测机场场面潜在冲突热点，分析场面运行态势并识别关键冲突热点，对提升场面运行安全性有重要意义。
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公开(公告)号：CN116150871A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211434265.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于改进模拟退火算法的航空器起飞质量估算方法，主要包括以下步骤：步骤(1)，基于航空器基本性能数据库(Base of Aircraft Data，BADA)，从质点运动学的全能量方程出发，考虑风的影响，构建航空器起飞质量估算模型；步骤(2)，针对步骤1构建的起飞质量估算模型，综合考虑初始爬升阶段的航迹点，提出目标函数和约束条件；步骤(3)，将禁忌搜索算法中的禁忌表功能引入模拟退火算法作为改进算法，应用改进算法对起飞质量估算模型进行求解。此种方法可建立基于历史航迹数据的起飞质量估算模型，通过综合禁忌搜索的模拟退火算法进行优化计算，为高精度航迹仿真工作提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113592341A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110912714.X
申请日：2021-08-10
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明属于空中交通管制的空域态势评估技术领域，具体涉及一种度量损失函数、扇区复杂度评估方法及系统，其中扇区复杂度评估方法包括：对空域扇区的扇区动态交通数据进行扇区运行复杂度等级标注；构造空域扇区的多通道空中交通场景图像数据，并根据扇区运行复杂度等级标注构建扇区动态交通图像库；构建度量损失函数；根据多通道空中交通场景图像数据和度量损失函数训练网络模型；以及根据训练后的网络模型进行扇区运行复杂度评估，实现了使用深度度量学习技术从原始图像空中学习到语义特征嵌入空间的非线性映射，使得在嵌入空间中语义相似样本的嵌入向量更加接近，而语义不同的样本被彼此分开，从而实现更准确的扇区运行复杂度评估。
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