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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种航班保障时间预测方法、装置、介质及设备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：CN121279556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511842735.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种航班保障时间预测方法、装置、介质及设备是由丁建立;徐玉鑫;李静设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航班保障时间预测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及数据预测技术领域，尤其涉及一种航班保障时间预测方法、装置、介质及设备，通过构建多维度初始特征集合并融合通道注意力机制，以及通过捕捉长时间序列依赖关系，使得对前序保障节点延误传导效应的捕捉能力显著提升；通过基于节点属性的双模块自适应选择，使得不同类型保障节点的预测需求得到精准匹配，提升了全流程节点预测的整体精度；通过将第i个保障节点的预测值与时序上下文特征拼接形成后续保障节点的动态增强特征，实现了前序预测信息向后续节点的传递与融合，使得后续保障节点预测能够实时适配前序保障节点的运行状态变化，有效降低了因前序保障节点延误导致的后续预测偏差，提升了预测结果的动态适应性与时效性。

本发明授权一种航班保障时间预测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种航班保障时间预测方法，其特征在于，所述航班保障时间预测方法包括： S1，通过特征提取模型对目标航班的初始特征集合进行局部空间特征提取和基于通道注意力机制的权重校准，获取到空间特征序列，其中，所述初始特征集合是用于描述目标航班中每个保障节点所处时序阶段、静态属性和运行上下文的、为联合建模时空动态性和资源约束性而构建的结构化数值表示； S2，通过长短期记忆网络模型捕捉所述空间特征序列的长时间序列依赖关系，获取到时序上下文特征； S3，根据第i个保障节点的特征属性，选择长短期记忆网络模型或轻量梯度提升机模型对第i个保障节点的动态增强特征进行处理，获取到第i个保障节点的时间预测值，其中，i=1,2，……，N，N是保障节点的总数量，当i=1时，所述动态增强特征为所述时序上下文特征，且选择所述长短期记忆网络模型对所述动态增强特征进行处理，当i≥2时，所述动态增强特征为拼接第i‑1个保障节点对应的时间预测值和所述时序上下文特征得到的特征，所述特征属性用于表征保障节点的完成时间对于序列性的时序模式或对于静态特征交互的偏向； S4，拼接所述第i个保障节点的时间预测值和所述时序上下文特征，得到第i+1个保障节点的动态增强特征； S5，若获取到所有保障节点的时间预测值，则形成所述目标航班的保障时间预测序列，否则，更新i=i+1并返回执行步骤S3。

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