基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计

发布时间：2017-07-13 10:27

  本文关键词：基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计

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【摘要】：一架飞机每天要执行多个航班,从而形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最大似然估计进行贝叶斯网参数学习并获得不同情况下过站时间的估计值。同时,利用贝叶斯网增量学习的特性,运用航班增量数据基于贝叶斯估计修正贝叶斯网参数,并用新的学习结果更新过站时间估计值。实验数据表明,所提出的方法能较好地对飞机过站时间进行估计。最后,对影响过站时间的各因素进行了灵敏度分析对比。
【作者单位】： 中国民航大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 航空运输 过站时间估计 贝叶斯网 增量学习 灵敏度分析
【基金】：国家自然科学基金(60879015)资助项目 中国民航科技重大专项(MHRD201241)资助项目 中央高校基本科研业务费(3122014P004)资助项目
【分类号】：F561;V35;TP18
【正文快照】： 航空运输具有快速、远距离运输能力的特点,是交通运输的一种重要方式。随着经济的发展,航空运输也得到快速发展。然而伴随航空运输业的发展,航班延误问题越来越突出。由于航班延误,旅客拒绝登机,非法占据飞机等恶性事件屡见不鲜,有的航班延误事件甚至到了骇人听闻的地步。针对

【参考文献】

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本文编号：536534