發(fā)布時間：2020-07-07 01:51

【摘要】：本文針對航班正常性這一當(dāng)前行業(yè)關(guān)注的熱點問題,以不確定理論為基礎(chǔ),對航班計劃性延誤進(jìn)行預(yù)測。計劃性延誤是指航班因計劃飛行、計劃過站等環(huán)節(jié)預(yù)留時間不足導(dǎo)致的延誤。本文首先提出了基于貝葉斯理論的分布建模方法,為航班運(yùn)行各環(huán)節(jié)的建模奠定基礎(chǔ)。在建模過程中,引入三次樣條插值以解決分布相乘的問題。隨后,將航班運(yùn)行分為滑出、飛行、滑入、過站四個環(huán)節(jié),為每個環(huán)節(jié)建立不確定分布模型。在此基礎(chǔ)上,通過串行不確定事件疊加算法,計算航班運(yùn)行全過程的不確定分布,為估計因過站時間不足導(dǎo)致的計劃性延誤提供了依據(jù)。此外,本文通過對計算每個航班鏈的串行疊加效果來刻畫航班計劃性延誤的波及效應(yīng)。最后,本文通過將航班抽象成進(jìn)程、飛機(jī)抽象成內(nèi)核,以并行系統(tǒng)的方式刻畫了航班計劃表運(yùn)行過程,并對航班計劃表的魯棒性進(jìn)行了研究。實驗表明,本文提出的方法可以有效地從單個航班角度、航班鏈角度、航班計劃表角度對計劃性延誤進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測準(zhǔn)確率較高,可為航空公司制定合理的航班計劃提供決策依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V355.1
【圖文】：

前三列表示原始數(shù)據(jù)集的屬性值所在的范圍。例如，IRIS 中Sepal_length = 5.1，Sepal_width = 3.5，Petal_length = 1.4，Petal_width =epal_width 值位于第五個區(qū)域內(nèi)。Petal_length 值和 Petal_width 值在第，將該示例轉(zhuǎn)換為<5.1,5,1,1>的形式。第四列表示符合條件的示例的列分別列出了由 bootstrap 和基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布預(yù)測模型進(jìn)學(xué)期望值。 3.1 可以看出，用這兩種方法預(yù)測 Sepal_length 的期望值非常相似。兩種方法之間的差異會減小�？紤]這樣一個特例，樣本集中只有一個樣哪種重采樣方法，采樣結(jié)果都只是單個實例的重復(fù)。在這種情況下，力。而基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布預(yù)測模型所提出的方法通過放寬控以生成更多類似的實例。因此，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布預(yù)測模型范圍更廣。這兩種方法對不同的樣本大小的平均根誤差如圖 3-4 所示本的大小，Y 軸表示平均根誤差。

算法進(jìn)行驗證。該航空公司共有 67 架飛機(jī)，航班計劃每年分為冬春計劃和夏秋計劃，每個計劃周一至周日各有不同，因此，每個航季可看作有七個不同的計劃，每年有兩個航季 14 個計劃，4 年共有 56 個計劃。該航空公司數(shù)據(jù)包含航班日期、性質(zhì)、航班號、機(jī)號、機(jī)長、起飛站、計飛、實飛、實達(dá)、計達(dá)、到達(dá)站、過站、不正常種類、不正常說明、延誤時間、延誤、推出、滑入、關(guān)艙門、開艙門、歸屬部門、延誤代碼、停機(jī)位、COBT、機(jī)型、航路字段。根據(jù)這些字段，定義滑出時間為實飛與推出的差，滑入時間為滑入與實達(dá)的差，飛行時間為實達(dá)與實飛的差，過站時間為推出與前一個航班滑入的差。實驗首先選取該公司航班運(yùn)行量最大的前 15 個機(jī)場分別計算滑入、滑出、過站時間分布，如圖 5-1、5-2、5-3 所示。選取航班運(yùn)行量最大的前 15 個航線計算他們的飛行時間分布，如圖 5-4 所示。本實驗使用的是該航空公司 2014 年至 2017 年夏秋航季的數(shù)據(jù)，試驗中沒有對條件進(jìn)行細(xì)分，認(rèn)為這些條件對實驗結(jié)果的影響是一致的。在后續(xù)的實驗中將進(jìn)一步驗證各個子條件是否會對時間分布產(chǎn)生影響。

圖 5-2 TOP15 機(jī)場滑出時間分布（夏秋航季）圖 5-3 TOP15 機(jī)場過站時間分布（夏秋航季）從圖 5-1 和圖 5-2 中不難發(fā)現(xiàn)，不同機(jī)場的滑入、滑出時間可能存在較大差異。圖

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本文編號：2744466