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龙图腾网获悉航科院中宇(北京)新技术发展有限公司申请的专利基于QAR数据与机场自观气象数据的进离场程序预测方法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：CN120014889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510162895.7，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于QAR数据与机场自观气象数据的进离场程序预测方法是由柴功博设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于QAR数据与机场自观气象数据的进离场程序预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于QAR数据与机场自观气象数据的进离场程序预测方法，基于历史QAR实际飞行轨迹与情报轨迹进行数据匹配；从匹配后的QAR数据中获取航班对应的日期属性、时刻信息、以及当时对应的跑道气象信息构建终端区程序预测模型，进行数据学习训练，使用训练好的模型预测出可使用的终端区程序，并推荐给管制员，由管制员可参考预测结果快速进行指挥。与现有技术相比，本发明基于QAR数据与机场自观气象数据的进离场程序预测方法，依据大量的历史QAR数据，结合气象，情报等信息进行历史数据匹配和机器学习，找出可用的以及最优的终端区程序，并将最优的终端区程序推荐给管制人员，以便管制员用于快速管制指挥。

本发明授权基于QAR数据与机场自观气象数据的进离场程序预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于QAR数据与机场自观气象数据的进离场程序预测方法，其特征在于：方法流程如下， 步骤一、基于历史QAR实际飞行轨迹与情报轨迹进行数据匹配，找到最佳匹配的飞行程序； 使用隐形马尔科夫模型来进行轨迹模型的匹配，然后使用维特比算法，找到最佳匹配的飞行程序，所述隐形马尔科夫模型中，以ri为情报数据中定义的航段，以zi为GPS轨迹点， 定义观测概率； 其中，ri为情报数据中定义的航段；zi为GPS轨迹点；为t时刻GPS轨迹点距离定义航段的大圆距离；为GPS精度，设置此值为4.0； 定义状态转移概率； 其中，为t+1时刻GPS轨迹点与t时刻GPS轨迹点的大圆距离减去定义航段距离；e是常数2.71828；β是估计的一个中位数公式如下： ； 定义初始状态概率； 定义最佳路径轨迹向量为：，通过维特比算法找到最接近的轨迹向量，具体公式如下， ； 步骤二、从终端区程序匹配后的QAR数据中获取航班信息，并从航班信息中获取航班A对应的日期属性d； 步骤三、从航班信息中获取航班A对应的起飞或降落的时刻t,即At，并从历史机场自观气象数据中，提取时刻t当时对应的跑道气象信息q； 步骤四、基于匹配后的QAR数据中的飞行程序、以及航班信息中的日期属性、时刻信息、机场自观气象数据中的气象信息构建终端区程序预测模型； 步骤五、对终端区程序预测模型进行监督学习实现模型的数据训练； 步骤六、使用训练好的模型，对未来的气象预报以及起飞着陆日期和时间进行计算，预测出可使用的终端区程序； 步骤七、训练模型将预测的终端区程序推荐给管制员，由管制员可参考预测结果快速进行指挥。

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