本发明涉及一种计算航班运力的方法，属于民航信息服务技术领域。
背景技术：
近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，应用过程中所产生的数据呈爆炸性增长。随着民航市场的高速发展，民航大数据也越来越被重视，因此，如何有效的得知飞行器的历史、未来运力数据，如何能为航空公司、机场、ota、代理商、旅客和其他平台提供民航数据分析服务端专业平台，上述问题的解决方案已经成为一种迫切需求。
技术实现要素：
本发明正是针对现有技术存在的不足，提供一种计算航班运力的方法，能得知历史航班运力、包括当天在内的未来航班运力。
为解决上述问题，本发明所采取的技术方案如下：
一种计算航班运力的方法，包括以下步骤：
步骤一：获取每种飞行器机型对应的飞行器座位数，获取飞行器编号，根据飞行器编号获知飞行器机型；
步骤二：获取历史一年内满足条件的航班的运力总数∑sn、航班总数n，计算历史平均运力ts=∑sn/n；
步骤三：计算未来航班运力：
若在历史数据库中可以匹配到与未来的航班一致的航空公司、航线、机型，则计算该历史平均运力：ts1=∑sn/n；
若在历史数据库中仅可以匹配到与未来的航班一致的航线、机型，则计算该历史平均运力：ts2=∑sn/n；
若在历史数据库中仅可以匹配到与未来的航班一致的机型，其中机型权重占比r3，则计算该历史平均运力：ts3=∑sn/n*r3；
当ts1存在时，未来航班运力为ts1；
当ts2存在时，未来航班运力为ts2；
当ts3存在时，未来航班运力为ts3；
当以上都不存在时，未来航班运力为180。
作为上述技术方案的改进，在步骤一中，在航班时刻表中，当航班的计划机型未知时，以航班号、航线为维度，历数该航班历史使用次数最多的飞行器编号，该飞行器编号对应的飞行器机型作为预测的飞行器机型。
作为上述技术方案的改进，还包括步骤四：获取新增航班运力增加总和为can，获取消航班运力减少总和为crn，其中航班机型变更视为取消一个原机型的航班同时增加一个新机型的航班；计算未来航班变更运力总数：cn=can-crn。
作为上述技术方案的改进，包括步骤五：获取某个时间/时间段某个航线内的同一航空公司总运力之和sco；获取某个时间/时间段某个航线内的所有航司总运力之和scn；计算航空公司运力占比：rs=sco/scn。
本发明与现有技术相比较，本发明的实施效果如下：
本发明所述的一种计算航班运力的方法，能得知历史航班运力、包括当天在内的未来航班运力，可以为航空公司、旅客、机场提供一种极具价值的数据参考，也为航空公司和机场关于飞行器的调度提前做好准备；可以对特定时间、特定航线的各大航司投入的运力数据进行分析和总结，掌握过去大致的运力走向趋势，从而更好的为未来投入运力作出详尽的计划，提高计划效率，从而避免不必要的浪费。
具体实施方式
下面将结合具体的实施例来说明本发明的内容。
本实施例所提供的一种计算航班运力的方法，主要涉及以下关于航班运力的参数指标：
飞行器座位数：sn；
飞行器编号：aid；
飞行器机型：at；
历史平均运力：ts；
未来航班机型：pt；
未来航班运力：fn；
未来航班变更运力总数：cn；
航空公司运力占比：rs。上述指标的具体含义为：
1)飞行器座位数：
飞行器座位数是指飞行器的座位布局中可提供的全部座椅数量，设为sn，单位为个。
2）飞行器编号和飞行器机型：
飞行器编号是指每个飞行器对应着唯一编号设为aid；同时也对应着唯一的飞行器机型，设为at。
3）历史平均运力：
历史平均运力是指取历史一年内满足条件的航班的运力总数∑sn、航班总数n的比值，即为ts=∑sn/n。
4）未来航班机型：
未来航班机型是指在航班时刻表中，当航班的计划机型未知时，将该航班机型设为jet；由于航班起飞时对应飞行器的座位数固定，若使用未知机型即航班机型为jet时，则无法提供的座位数，从而导致座位数不准确；因此对航班机型为jet的航班进行预测最可能执行的机型号，从而得出准确的座位数。
未来航班机型pt，以航班号、航线为维度，历数该航班历史使用次数最多的飞行器编号aid，从而获取对应的机型为该预测机型的型号at此时pt=at。
5）未来航班运力：
若在历史数据库中可以匹配到与未来的航班一致的航空公司、航线、机型，其中航空公司权重占比r1，航线权重占比r2,，机型权重占比r3，则计算该历史平均运力：ts1=∑sn/n，此时置信水平为0.95的置信区间是（r2+r3，r1+r2+r3）；
若在历史数据库中仅可以匹配到与未来的航班一致的航线、机型，其中航线权重占比r2，机型权重占比r3，则计算该历史平均运力：ts2=∑sn/n，此时置信水平为0.65的置信区间是（r3，r2+r3）；
若在历史数据库中仅可以匹配到与未来的航班一致的机型，其中机型权重占比r3，则计算该历史平均运力：ts3=∑sn/n*r3，此时置信水平为0.5；
若在历史数据库中未匹配到相关信息，则fn=180；此时置信水平为0.2；
当ts1存在时：fn=ts1；
当ts2存在时：fn=ts2；
当ts3存在时：fn=ts3；
当以上都不存在时：fn=180。6）未来航班变更运力总数：
未来航班变更运力总数是指未来某个时间/时间段某个航线上航班机型变更或增加或减少航班量而造成的总的座位数的变动。
当获取到有新增航班时，运力为can；
当获取到有取消航班时，运力为crn；
当获取到有航班机型变更时：cn=can-crn。
7）航空公司运力占比：
航空公司运力占比是指各个航空公司运力占某个时间/时间段某个航线运力总和的比例。
某个时间/时间段某个航线内的同一航空公司总运力之和设为sco；
某个时间/时间段某个航线内的所有航司总运力之和设为scn；
航空公司运力占比：rs=sco/scn。
在上述一种计算航班运力的方法的应用中，用户可通过查询条件，例如选择某个时间/时间段（可以选择历史时间/时间段，当天时间/时间段，未来时间/时间段），选择某条航线，可以查询该时间/时间段的各航司的相关运力的结果。
可以对特定时间、特定航线的各大航司投入的运力数据进行分析和总结，掌握过去大致的运力走向趋势，从而更好的为未来投入运力作出详尽的计划，提高计划效率，从而避免不必要的浪费。
以上内容是结合具体的实施例对本发明所作的详细说明，不能认定本发明具体实施仅限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明保护的范围。