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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于多元时序分析的终端区流量预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116312068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310276022.X，技术领域涉及：G08G5/56；该发明授权基于多元时序分析的终端区流量预测方法及系统是由祝玮琦;陈海燕;袁立罡;田文;张颖;谢华设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多元时序分析的终端区流量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通管制领域，具体涉及一种基于多元时序分析的终端区流量预测方法及系统，本方法包括：获取终端区内的基础数据；对所述基础数据进行预处理，构建用于终端区流量预测的多元时序数据库；基于趋势与均值的时间序列表示方法，对多元时序数据库内的数据进行分段和符号化表示；利用随机森林模型对分段和符号化表示的多元时序数据进行特征筛选和降维，构造特征矩阵；构建基于CNN‑GRUA的终端区流量预测模型，并将所述特征矩阵输入训练好的终端区流量预测模型，输出终端区流量预测结果；本方法有助于管制人员了解预期交通态势，为交通调配提供重要的决策支持信息，提高航班进离场效率，缓解机场终端区交通压力，从而提升整个空中交通系统的运行效率。

本发明授权基于多元时序分析的终端区流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多元时序分析的终端区流量预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取终端区内的基础数据； 步骤2、对所述基础数据进行预处理，构建用于终端区流量预测的多元时序数据库； 步骤3、基于趋势与均值的时间序列表示方法，对多元时序数据库内的数据进行分段和符号化表示； 步骤4、利用随机森林模型确定与终端区流量预测相关性较高的因素，对分段和符号化表示的多元时序数据进行特征筛选和降维，构造特征矩阵； 步骤5、构建基于CNN-GRUA的终端区流量预测模型，并将所述特征矩阵输入训练好的终端区流量预测模型，输出终端区流量预测结果； 所述步骤1中获取终端区内的基础数据包括：终端区实际流量、终端区计划流量、航班正常架次、航班取消架次、容流差、航班延误、平均延误时间、航班延误架次、流控策略发布的强度、平均流控间隔、METAR报文中的气象特征，WAF对流天气和终端区天气指数； 所述步骤2中对所述基础数据进行预处理，构建用于终端区流量预测的多元时序数据库，包括： 将采集到的终端区流量的基础数据进行数据清理，即填写缺失的值、光滑噪声数据、识别并删除离群点； 对数据清理后的基础数据分别构建包含交通需求特征、延误特征、策略状态特征和环境状态特征的多元时序数据，以构成多元时序数据库；其中 所述交通需求特征用于反映交通需求状态，包括终端区实际流量、终端区计划流量、航班正常架次、航班取消架次和容流差； 所述延误特征用于反映延误状态，包括航班延误、平均延误时间和航班延误架次； 所述策略状态特征用于反映终端区策略状态，包括流控策略发布的强度和平均流控间隔； 所述环境状态特征用于反映终端区环境状态，包括METAR报文中的气象特征，WAF对流天气和终端区天气指数。

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