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公开(公告)号：CN111415039B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010197961.1
申请日：2020-03-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非负张量分解的航班延误模式分析方法，属于民航延误分析领域。首先收集某机场的所有历史航班记录数据，对每条航班的历史数据记录提取出主要变量；然后将所有主要变量构造一个四阶张量x。使用非负张量分解法对四阶张量x进行模式识别，分解成四个非负因子矩阵和一个非负核心张量的模积。将非负因子矩阵和非负核心张量的模积建模为优化问题，并使用梯度下降法进行求解，得到最优分解结果最后将最优分解结果对应到基于概率的PLSA模型中，对各潜在模式的分布情况进行统计分析；从而对延误情况进行预测和判别，进而采取针对性措施进行管控。本发明易于操作，步骤简单，且结果准确，具有创新性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862171A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110125050.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空神经网络的航班到达时间预测方法，属于民航技术领域。该方法首先对某时间段内的历史航班，采集历史航迹作为样本，处理后得到历史航迹集；将历史航迹集聚成簇，每个簇代表一种航迹模式，并选取每个航迹模式的代表航迹。然后给定目标航班，对其已在终端区内飞行过的航迹重采样，得到目标航班的已有航迹，并通过航迹模式计算目标航班的预测航迹。构建到达时间预测模型，并采用交叉验证的方法对到达时间预测模型进行训练。最后将目标航班的预测航迹输入到训练好的到达时间预测模型，输出目标航班的预计到达时间。本发明对航班到达时间影响因素的考虑更加全面，并引入了时空注意力机制，使预测结果的准确性大大提高。
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公开(公告)号：CN111415039A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010197961.1
申请日：2020-03-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非负张量分解的航班延误模式分析方法，属于民航延误分析领域。首先收集某机场的所有历史航班记录数据，对每条航班的历史数据记录提取出主要变量；然后将所有主要变量构造一个四阶张量x。使用非负张量分解法对四阶张量x进行模式识别，分解成四个非负因子矩阵和一个非负核心张量的模积。将非负因子矩阵和非负核心张量的模积建模为优化问题，并使用梯度下降法进行求解，得到最优分解结果 最后将最优分解结果 对应到基于概率的PLSA模型中，对各潜在模式的分布情况进行统计分析；从而对延误情况进行预测和判别，进而采取针对性措施进行管控。本发明易于操作，步骤简单，且结果准确，具有创新性。
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公开(公告)号：CN109274837B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201810960139.9
申请日：2018-08-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的电话来源可追溯方法及装置，其中，方法包括：获取用户客户端和商家客户端生成的第一加密数据；将第一加密数据和商家的伪随机数打包进行预设变化，以得到用户的唯一标识UID，并将UID加密后存储在区块链上；根据UID建立商家与用户之间的通话，并将通话数据记录在区块链上，以在用户接到骚扰电话时，通过区块链实现骚扰电话来源追溯。该方法通过引入第三方服务器作为中继通信节点，并结合区块链技术实现了信息泄露来源可追溯，从而实现了对泄露用户信息的服务平台的准确溯源，解决了隐私泄露举证难的问题。
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公开(公告)号：CN109274837A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810960139.9
申请日：2018-08-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的电话来源可追溯方法及装置，其中，方法包括：获取用户客户端和商家客户端生成的第一加密数据；将第一加密数据和商家的伪随机数打包进行预设变化，以得到用户的唯一标识UID，并将UID加密后存储在区块链上；根据UID建立商家与用户之间的通话，并将通话数据记录在区块链上，以在用户接到骚扰电话时，通过区块链实现骚扰电话来源追溯。该方法通过引入第三方服务器作为中继通信节点，并结合区块链技术实现了信息泄露来源可追溯，从而实现了对泄露用户信息的服务平台的准确溯源，解决了隐私泄露举证难的问题。
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公开(公告)号：CN112862171B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110125050.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空神经网络的航班到达时间预测方法，属于民航技术领域。该方法首先对某时间段内的历史航班，采集历史航迹作为样本，处理后得到历史航迹集；将历史航迹集聚成簇，每个簇代表一种航迹模式，并选取每个航迹模式的代表航迹。然后给定目标航班，对其已在终端区内飞行过的航迹重采样，得到目标航班的已有航迹，并通过航迹模式计算目标航班的预测航迹。构建到达时间预测模型，并采用交叉验证的方法对到达时间预测模型进行训练。最后将目标航班的预测航迹输入到训练好的到达时间预测模型，输出目标航班的预计到达时间。本发明对航班到达时间影响因素的考虑更加全面，并引入了时空注意力机制，使预测结果的准确性大大提高。
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