一种基于双向LSTM的飞机机位分类预测方法和系统

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。