航班延误的BN网络模型构建与治理研究

发布时间：2017-09-22 09:05

  本文关键词：航班延误的BN网络模型构建与治理研究

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【摘要】：近年来我国航班延误现象频繁发生,造成了巨大的经济损失和社会不良影响。航班延误治理受到各方高度重视,但治理效果不佳,航班正常率仍呈现逐年下降的趋势。提升航班延误治理的效果,需要对航班延误规律做更深入的了解,识别航班延误的关键影响因素,更有针对性的提出航班延误治理对策。本文对航班延误等相关概念进行了界定,对我国航班延误现状及延误原因做出分析,并对航班延误影响因素按航班运行流程进行了梳理。在此基础上,以X机场离港航班为例,构建了航班延误的贝叶斯网络模型并对模型进行了检验。模型同时具有预测功能。模型的网络结构以及叶节点的后验概率分布表明,航空公司、始发航班和机型是影响航班延误原因与离港延误时间的关键因素。不同航空公司在航班运行保障能力方面存在显著差异,治理航班延误,航空公司应补足自身运营的短板,推进优势资源的共享与市场化,合理安排执飞机型与航班串。此外,相关各方还应强化对始发航班延误的专项整治,完善对航班延误处置的奖惩机制,加强对航班延误的数据统计工作。
【关键词】：航班延误 贝叶斯网络 后验概率分布 航班延误治理
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F562
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 研究背景与意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 航班延误影响因素研究现状11-14
• 1.2.2 航班延误治理研究现状14-17
• 1.3 研究内容17
• 1.4 研究方法与技术路线17-18
• 1.5 本文主要创新点18-20
• 第二章 相关理论基础与概念界定20-31
• 2.1 相关理论基础20-26
• 2.1.1 复杂系统理论20-21
• 2.1.2 贝叶斯统计理论21-22
• 2.1.3 贝叶斯网络22-26
• 2.2 相关概念界定26-31
• 2.2.1 航班延误的概念界定26-28
• 2.2.2 繁忙机场及其联系航线的概念界定28-30
• 2.2.3 始发航班的概念界定30-31
• 第三章 我国航班延误现状及影响因素分析31-41
• 3.1 我国航班延误现状31-33
• 3.2 航班延误直接原因分析33-37
• 3.3 基于流程的航班延误影响因素分析37-41
• 第四章X机场离港航班延误的贝叶斯网络模型构建41-65
• 4.1 模型限定条件与前提假设41-43
• 4.1.1 模型限定条件41-43
• 4.1.2 变量选取与模型假设43
• 4.2 DOmK2算法描述43-45
• 4.3 数据处理45-49
• 4.3.1 数据来源45-46
• 4.3.2 离散化与分类处理46-49
• 4.4 模型训练结果49-50
• 4.5 后验概率分布检验50-64
• 4.6 模型预测功能64-65
• 第五章 基于贝叶斯网络模型的航班延误治理对策分析65-76
• 5.1 贝叶斯网络模型构建结果分析65-70
• 5.1.1 网络结构分析65-66
• 5.1.2 后验概率分布分析66-70
• 5.2 航班延误治理对策建议70-76
• 5.2.1 航空公司应补足自身运营的短板71
• 5.2.2 推进优势资源的共享与市场化71-72
• 5.2.3 合理安排执飞机型与航班串72-73
• 5.2.4 强化对始发航班延误的专项整治工作73
• 5.2.5 完善对航班延误处置的奖惩机制73-74
• 5.2.6 完善和创新对航班延误的统计工作74-76
• 第六章 结论、不足与展望76-77
• 参考文献77-81
• 致谢81

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本文编号：899931