一种基于随机优化模型评估机场公布容量的方法

摘要

本发明公开了一种基于随机优化模型评估机场公布容量的方法，包括：S1：对待评估机场的航班数据进行特征分析和提取，利用k‑means方法聚类得到机场运行典型场景及其发生概率；S2：构建随机优化模型，将步骤S1聚类得到的场景以及机场运行容量作为输入，计算机场每个时间段应设置的时刻数，作为机场公布容量；S3：利用机器学习的方法建立航班延误预测模型，用该模型预测步骤S2得到的公布容量下的延误情况，评估公布容量设置大小。本发明考虑了不同场景下机场容量的不确定性，通过聚类分析的方法识别机场运行场景，建立随机优化模型计算机场公布容量，并用机器学习的方法预测航班延误，评估公布容量的设置水平。