1.基于机器学习的空中交通流量管理延误分布预测方法，其特征在于，包括：S1，数据收集及预处理：将ATFM Delay指标涉及的基础数据进行收集并剔除异常数据；S2，建立ATFM Delay原始数据集：根据数据收集情况，确定网络范围，选定机场和航路点经纬度信息构建ATFM Delay预测网络图；计算ATFM Delay预测网络图中节点的PageRank值，基于PageRank值构建初始ATFM Delay预测指标体系，形成ATFM Delay预测原始数据集；所述S2包括以下内容：S21，根据数据收集情况，确定网络范围，选定机场和航路点经纬度信息构建ATFMDelay预测网络图；S22，在一条航线计划经过的多个航路点中识别出承载着较大流量压力或多条航线交汇点，作为关键航路点R；设定关键航路点流量：关键航路点R在时刻t的流量指的是计划过点时刻落在时间窗口[t-w/2,t+w/2]内的所有关键航路点R的数量，其中w为时间窗大小；S23，根据有向加权复杂网络节点的PageRank计算方法计算机场节点的动态Pagerank值，使用不加权的PageRank值计算方式计算关键航路点R的PageRank值；S24，基于PageRank值构建初始ATFM Delay预测指标体系，形成ATFM Delay预测原始数据集；S3，特征筛选过程：根据初始ATFM Delay预测指标体系中数据的特点，对数据进行分箱处理，计算WOE值和IV值，根据IV值剔除部分弱价值特征和无用特征，形成最终的ATFMDelay预测指标体系；S4，特征权值计算过程：将最终的ATFM Delay预测指标体系中的指标数据和每个指标的IV值进行标准化，将标准化的IV值作为特征数据的权值，与对应的指标数据相结合，形成加权ATFM Delay预测数据集；S5，对加权ATFM Delay预测数据集进行测试集和训练集划分；S6，将SVM模型中的惩罚因子c和核函数参数g作为PSO算法中的粒子进行迭代优化，获得优化的惩罚因子c和核函数参数g，再输入到SVM模型中；S7，将ATFM Delay预测训练样本，输入到SVM模型中进行训练，得到空中交通流量管理延误分布的预测结果，输出预测准确度，作为适应度值；S8，计算粒子的适应度值Pbest，并与个体经历过的最好位置的适应度值相比，如果更好，则进行替代，并同时对全局极值Gbest进行更新，储存此时的个体极值Pbest和全局极值Gbest，直至达到最大迭代次数，输出最优预测结果和此时的c与g值。
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述ATFM Delay指标涉及的基础数据包含航班计划数据、天气预报数据和四维航迹数据。
3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，将航程和两个机场之间所有经过航路点的预计过点流量累加之和作为机场节点的动态PageRank值计算的权值，即得到机场节点的PageRank值，并且，在计算PageRank值加入时间信息，得到机场节点的动态PageRank值；使用不加权的PageRank值计算方式计算关键航路点R的静态PageRank值，得到关键航路点R的静态PageRank值。
4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，计算机场节点的动态PageRank值，公式如下：其中，w(V i ，V j )表示有向边(V i ，V j )的权值；d ij 表示V i 和V j 之间的航程距离； 表示过点时间落在[t-w/2,t+w/2]之间，V i 和V j 之间所有经过航路点的预计过点流量累加之和；μ、γ为系数，可依据预测效果进行调整； 表示t时刻，V i 机场节点的PageRank值； 表示t时刻，机场节点V j 的PageRank值；t时刻根据预测对象的计划离港时间进行确定，w为时间窗口。
5.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，使用不加权的PageRank值计算方式计算关键航路点R的静态PageRank值，计算公式如下：其中， 表示预计过点时间落在[t-w/2,t+w/2]之间，航路点V i 的PageRank值； 表示预计过点时间落在[t-w/2,t+w/2]，航路点V j 的PageRank值；t时刻根据预测对象经过的航路点的预计过点时间进行确定，w为时间窗口。
6.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述ATFM Delay预测指标包含起飞机场、目的地机场、空域网络、航线性质四大类。
7.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S3包括以下内容：S31，采用等宽分箱和决策树分箱对ATFM Delay预测指标集进行数据分箱处理；S32，计算每个指标的WOE值和IV值。
8.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S4包括以下内容：S41，将指标数据和IV值分别标准化，将标准化的IV值作为特征数据的权值：其中，x ij 表示第i个特征的第j个变量；IV i 表示标准化后的特征值；IV i ′表示标准化后第i个变量的IV值；S42，计算加权特征值，形成加权ATFM Delay预测数据集y ij ＝X′ ij ×IV i ′ (6)y ij 表示加权特征值。
