一种基于LSTM多特征融合的机场容量时序预测方法及系统

本发明提供了一种基于LSTM多特征融合的机场容量时序预测方法，包括1）数据采集模块用于采集容量预测所需的数据气象数据和机场运行数据；2）数据处理模块统计固定时间段内的计划起降架次和实际起降架次，并与气象数据进行对齐；3）特征筛选模块筛选气象数据中与机场容量强相关的数据作为后续容量预测模块的输入；4）容量预测模块，采用长短时记忆网络预测未来时刻的机场容量。本发明在考虑气象特征相互影响的情况下实现了气象特征的最优选择，通过融合气象数据和机场运行数据，采用多层LSTM处理多特征输入的时序数据，提高了容量预测的准确性。