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龙图腾网获悉广东省科技基础条件平台中心申请的专利基于深度学习的航路规划评估方法、装置、设备、介质及产品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：CN120181405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510640761.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于深度学习的航路规划评估方法、装置、设备、介质及产品是由车振;赵晓萌;罗亮;冯轶华;马志平;喻灵岳设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的航路规划评估方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的航路规划评估方法、装置、设备、介质及产品，所述方法包括：获取待测航路规划结果的飞行计划数据以及实际飞行数据，形成输入特征集和误差标签集；其中，输入特征集和误差标签集具有对应的时序关系；根据长短期记忆网络对所述输入特征集和所述误差标签集进行训练，建立误差预测模型和残差分布模型；根据所述误差预测模型、所述残差分布模型以及参考标准数据，生成动态容差区间；根据所述动态容差区间，对待测航路规划结果进行准确性评估。本发明利用长短期记忆网络深度挖掘飞行计划数据与实际飞行数据的时序关系，并为规划目标构建动态容差区间，能更精确地评估航路规划的准确性，从而提升航空运行的安全性和效率。

本发明授权基于深度学习的航路规划评估方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的航路规划评估方法，其特征在于，包括： 获取待测航路规划结果的飞行计划数据以及实际飞行数据，形成输入特征集和误差标签集；其中，所述输入特征集和所述误差标签集具有对应的时序关系；所述误差标签集中的误差标签是基于规划目标和所述实际飞行数据逐点计算的； 根据长短期记忆网络对所述输入特征集和所述误差标签集进行训练，建立误差预测模型和残差分布模型； 根据所述误差预测模型、所述残差分布模型以及参考标准数据，生成动态容差区间； 根据所述动态容差区间，对所述待测航路规划结果进行准确性评估； 其中，所述根据长短期记忆网络对所述输入特征集和所述误差标签集进行训练，建立误差预测模型和残差分布模型，包括： 将所述输入特征集和所述误差标签集划分为训练集、验证集和测试集，分别用于训练、验证和性能评估； 构建长短期记忆网络架构，建立误差预测模型，并使用所述训练集中的输入特征和误差标签进行训练； 以最小化均方误差为目标函数，计算预测误差与实际误差之间的偏差，并通过反向传播计算梯度，更新所述误差预测模型的参数； 通过所述验证集测试所述误差预测模型的性能，并评估所述误差预测模型在验证数据上的拟合度； 通过所述测试集对训练完成的误差预测模型进行评估，检验所述误差预测模型的泛化性能； 基于所述测试集计算残差，分析残差的分布特性，并基于分布拟合建立残差分布模型； 其中，所述根据所述误差预测模型、所述残差分布模型以及参考标准数据，生成动态容差区间，包括： 将所述参考标准数据输入至所述误差预测模型，得到所述误差预测模型输出的预测误差； 根据所述残差分布模型，基于分位数回归法确定容差系数； 根据所述预测误差和所述容差系数，构建动态容差区间。

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