一种基于双向LSTM的飞机机位分类预测方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201910586163.5
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q50/30
申请日期：
2019-07-01
申请人：
华中科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于双向LSTM的飞机机位分类预测方法和系统
申请号	CN201910586163.5	申请日期	2019-07-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-11-12	公开/公告号	CN110443448A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;3;0查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	曾伟;冯海锋;余明晖;周洪涛
代理机构	华中科技大学专利中心	代理人	李智;曹葆青

摘要

本发明公开了一种基于双向LSTM的飞机机位分类预测方法，属于人工智能技术领域。本发明方法首先采集航站楼的航班信息，根据航班停靠机位对航班添加标签，按照日期将航班信息划分成不同的序列；再对航班信息进行预处理，将航班信息划分为训练集、验证集和测试集；之后利用航班信息构建双向LSTM网络模型，利用训练集对双向LSTM网络进行训练，通过验证集测试所述模型，根据所述模型在训练集和验证集的正确率，调节网络超参数，使得双向LSTM网络模型的正确率大于设定阈值；最后将实时航班信息输入至训练好的双向LSTM网络模型，输出预测航班停靠机位。本发明还实现了一种基于双向LSTM的飞机机位分类预测系统。本发明技术方案能够较为准确地预测出航班的机位类别。

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