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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于航空态势感知的实时航空流量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：CN120636208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511104964.5，技术领域涉及：G08G5/72；该发明授权基于航空态势感知的实时航空流量预测方法是由王斌;赵江涛;马得川;于彦伟;洪锋设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于航空态势感知的实时航空流量预测方法在说明书摘要公布了：基于航空态势感知的实时航空流量预测方法，包括：构建融合时空特征的流量数据集，基于时间片划分，实现轨迹数据到航空流量数据的高效转化；提取多源时空特征；采用LightGBM构建预测模型，核心在于：使用Tweedie损失函数建模流量数据的零膨胀与长尾分布特性，通过五折交叉验证确保模型鲁棒性；建立多维度评估体系；应用阶段将空域划分为动态网格，结合雷达返回轨迹数据实时对空域内的未来若干分钟航班流量进行预测。本发明支持基于实时雷达数据的动态特征提取和流量预测，经实测验证可有效支持航空流量管控决策，能够在空域流量发生变化时快速响应，满足空管流量动态管控的时效性需求，显著提升空管决策的科学性和响应速度。

本发明授权基于航空态势感知的实时航空流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于航空态势感知的实时航空流量预测方法，其特征在于包括如下步骤： 1构建时空融合数据集： a以飞机飞行过程中发送的雷达轨迹报告作为原始雷达轨迹数据集，其中是航班标识集合，每条航班轨迹，其中表示该条轨迹包含个采样点，为时间戳，为三维空间坐标，简记为； b以固定时间片对一天的时间进行分片，得到时间片集合； c在每个时间片内，通过统计空域内的航班数量来表示该时间片内的空域流量； 2多维特征的提取： a时间特征：包括小时编码、星期编码、节假日编码； b季节特征：月份、季度编码； c历史流量特征：过去个时间片的流量序列； d流量统计特征：基于过去时间窗口计算均值与方差， ， ， e流量趋势特征：历史流量序列的斜率， ， 3基于LightGBM的流量预测模型构建： a以步骤2提取的特征作为输入，空域流量作为标签，构建监督学习数据集； 采用LightGBM框架进行模型训练和验证，模型输入以步骤2第c步过去个时间片的流量序列为主特征，以步骤2第a、b、d、e步的时间、季节、流量统计和流量趋势特征为辅助特征，模型输出为未来分钟内空域的预测流量，和是超参数，在模型训练时确定； b损失函数选用Tweedie损失函数，定义为： ， 其中为第n个样本的真实流量，为第n个样本的预测流量，为样本总数，为Tweedie分布参数，，该损失函数能够有效处理航空流量数据的零膨胀与长尾分布特性； d采用五折交叉验证K=5进行模型训练与评估，保证模型鲁棒性和泛化能力； 4应用阶段的空域流量实时预测： 对空域，基于实时雷达轨迹数据和训练好的LightGBM模型，预测未来分钟后的空域流量： ， 其中分钟，为过去连续时间片个数，表示空域内过去连续个时间片对应的通过步骤2提取的特征。

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