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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于深度学习的航班保障流程剩余执行时间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：CN115511212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211293381.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于深度学习的航班保障流程剩余执行时间预测方法是由叶宁;季翔宇;徐康;王汝传;王娟;王甦;汪莹;王波;吴涔设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的航班保障流程剩余执行时间预测方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的航班保障流程剩余执行时间预测方法，预测模型由输入层，双向LSTM层，Attention层，融合层，预测层组成，模型输入包含非时序的全局特征和时序的各时间步流程的执行状态。Attention‑BiLSTM模型提取流程执行状态时序信息，生成中间状态编码，与非时序的全局特征相融合，经过多层感知机得到流程剩余执行时间。在流程开始时，计算生成非序列的全局特征向量，每隔固定时间采集一次流程执行状态，并采用滑动窗口的方式生成序列特征数据，特征数据经过模型计算得到航班保障流程剩余时间的动态预测值。

本发明授权一种基于深度学习的航班保障流程剩余执行时间预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的航班保障流程剩余执行时间预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一，对航班保障流程事件日志进行处理，分别提取的每一条记录的序列特征和非序列特征，用滑动窗口的方法生成数据集； 步骤一中，对保障流程事件日志的处理，具体为，对于每一个执行实例，取该流程保障的机型大类、机位类型、正在进行保障流程的航班数量、天气情况和航空公司作为保障流程的全局特征；对类别特征进行one-hot编码，数值特征进行归一化，二者拼接得到流程的非序列全局特征向量xg；以α分钟为单位对流程事件日志中每条记录的每个活动的已执行时间都进行计算和归一化，得到每个时间步的执行状态xt＝[s1,s2,...,sL]；以窗口值为K提取执行状态序列Xst＝[xt-K+1,xt-K+2,...,xt],xt∈RL；计算流程的每个时间步对应的剩余执行时间yactual,t＝yfinish-αt,t＝0,1,...,n；将状态序列Xst、流程实例的全局特征xg和目标值剩余执行时间yactual,t作为一条样本数据； 步骤二，构建Attention-BiLSTM神经网络模型； 步骤二中，Attention-BiLSTM神经网络模型，包含输入层、双向LSTM层、Attention层、融合层，预测层；以流程执行状态序列Xst作为输入层的输入，经由双向LSTM层和Attention层提取序列数据的高层特征，和全局特征xg由融合层用concat函数连接成一个一维向量，再由预测层的多层感知机对剩余执行时间yactual,t进行预测； 步骤三，对构建好的神经网络模型进行训练； 步骤四，在需要预测的航班保障流程开始时，初始化预测模型，并计算该流程的全局特征向量； 步骤五，每α分钟采集保障流程中各个活动的执行情况，计算该时刻每个活动的已执行时间，并用Attention-BiLSTM神经网络模型预测一次剩余执行时间，直到整个保障流程结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210033 江苏省南京市栖霞区广月路30-06号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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