一种基于统计学习模型的停机位分配方法

摘要

本发明公开了一种基于统计学习模型的停机位分配方法，采用先验概率预测模型，根据某航班历史飞行情况产生起飞时间差值概率集合、飞行时间差值概率集合、落地时间差值概率集合，从而预测该航班的到站时间概率分布以及停机坪指廊空闲度，从而进行航班停机位分配。本发明一种基于统计学习模型的停机位分配方法，基于指廊分配，有利于航班只做相近停机位的调整，缩短了旅客的步行距离，同时，方便对停机位使用情况的进行整体评估；基于概率分配，可以按照航班的计划落地时间概率进行分配，提高了停机位分配的准确性，降低了因航班延误导致的停机位调整次数，同时提高了旅客的满意度；综合提高了停机位的利用率，保证停机位资源的合理分配。