机场大面积航班延误传播模型及预测研究

发布时间：2021-10-24 05:48

　　大面积航班延误问题已成为商业航空运输的主要难题和挑战之一。它不仅会造成航班计划的打乱,还会在一定程度上波及下游机场,对下游机场进离港航班的正常运行造成影响。恶劣天气、流量管制、军方活动等原因导致了大面积航班延误在一定程度上的不可避免。但是,提前对可能发生的延误及其传播进行预测和控制是切实可行的,而这又建立在对大面积航班延误及其传播的产生、发展和消散的科学认识上。针对航班延误传播问题,对航班延误传播模式进行剖析,建立机场航班延误传播模型,并给出延误的传播特征,最后对机场的离港航班进行实时延误预测。论文的主要工作如下:首先,基于航班运行过程,从航班状态转换的角度,分析了延误传播导致的航班状态转换机制,借鉴传染病模型的基本思想,建立了大面积航班延误传播模型。通过算例分析,得到不同状态的航班数量随时间的演变图形,进而分析出延误传播的发展变化过程和不同转化参数对航班延误传播的影响。其次,对延误在源机场内部和源机场-目的机场之间的传播进行研究。考虑航班实际运行情况,分析了源机场内部及场间的延误传播途径,提出了相应的表征参数,借鉴状态空间理论,分别建立了场内和场间延误传播模型,通过算例分析,得出延误... 

【文章来源】：中国民航大学天津市

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

018年全国大面积航班延误因素统计

图 3-3 航班状态转化关系图航班状态的转化反映了在航班群体中不同状态航班数量的动航班受到延误传播影响时，可能会转化为延误感染航班，在最变为延误航班或正常完成航班，对应于图中的①→②或①→，正常计划航班受延误影响直接取消，对应于图中的①→④建立分析航班的动态变化过程，可以发现延误在正常航班与延误航态势。进一步地，建立大面积航班延误下的传播模型如图 3SICFDRNα βμλ

中国民航大学硕士学位论文正常完成航班 FN0取消航班 C 0传播系数 α 4消散系数 λ 0.1延误系数 β 0.8取消系数 μ 0.1在已知模型中各变量初值及参数取值的前提下，运用 Matlab 中的 ode45数（采用四阶-五级 Runge-Kutta 算法）对传播模型进行数值求解，得到延误下各类航班数量占比随时间的变化曲线，如图 3-5 所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]航空网络延误传播相关性分析[J]. 马晓真,许欣华,严勇杰,王艳军.  指挥信息系统与技术. 2018(04)
[2]融合气象数据的并行化航班延误预测模型[J]. 吴仁彪,李佳怡,屈景怡.  信号处理. 2018(05)
[3]基于复杂网络的恶劣天气对航班延误影响的研究[J]. 尉炜,邵荃,向红奕,姜轲.  航空计算技术. 2018(02)
[4]航班计划对延误波及变化的影响分析[J]. 闵捷,高强,朱勐辉.  华东交通大学学报. 2017(05)
[5]基于复杂网络的空中交通特征与延误传播分析[J]. 武喜萍,杨红雨,韩松臣.  航空学报. 2017(S1)
[6]基于Logistic模型的大面积航班延误预测方法研究[J]. 曹悦琪,贾奇.  交通信息与安全. 2017(01)
[7]基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型[J]. 姚志洪,蒋阳升,韩鹏,罗孝羚,徐韬.  交通运输系统工程与信息. 2017(01)
[8]基于可拓评价方法的大面积航班延误预警[J]. 张兆宁,苏军,曹悦琪.  指挥信息系统与技术. 2016(06)
[9]基于机场延误预测的航班计划优化研究[J]. 吴薇薇,孟亭婷,张皓瑜.  交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[10]不确定性因素下航班延误波及建模与分析[J]. 史妙恬,邵荃,葛腾腾,戴湘龄,张金石.  航空计算技术. 2016(05)

硕士论文
[1]恶劣天气对航班延误影响的初步量化研究[D]. 王时敏.南京航空航天大学 2017
[2]基于延误波及的航班延误预警研究[D]. 孟亭婷.南京航空航天大学 2017
[3]基于修正延误波及树对航班延误传播的可靠性研究[D]. 郑松林.南京航空航天大学 2014
[4]基于免疫算法的进出港航班延误免疫检测与波及预测方法研究[D]. 杨海彤.中国民航大学 2011



本文编号：3454699