基于关联规则分析的离港航班排序优化研究

发布时间：2017-10-06 09:07

  本文关键词：基于关联规则分析的离港航班排序优化研究

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【摘要】：航班排序关系到航空公司切身利益和旅客的满意程度,然而由于一系列因素,预计的航班排序结果和实际执行的结果存在一定的差异。这将会导致多航班延误,甚至严重影响航空公司航班运行效率。因此,优化航班排序减少排序差异使预计排序结果更接近于实际排序成为亟需解决的问题。本文尝试对大量历史航班排序数据进行挖掘,采用关联规则分析的方法,找出导致差异的规则,用于优化离港航班排序,减少预计排序与实际排序之间的差异,旨在减轻排序差异导致的各种问题。其主要工作有:首先分析比较并研究了多维关联规则、多层关联规则、约束关联规则、增量式关联规则挖掘方法,提出一种对多维、多层、约束关联规则的挖掘方法,并在存储、查询、算法分析等方面对挖掘方法进行优化。其次,建立了离港航班排序关联规则分析模型,并用提出的挖掘方法对离港排序数据进行挖掘,找出航班排序差异的规则。最后根据航班排序差异规则建立了离港航班排序优化模型,分别针对机场流量正常和机场航班延误两种情况进行排序优化,并通过仿真实验排序结果进行验证,结果表明优化后的预计航班排序结果与实际排序结果差异得到了降低,可以相应减少由于排序差异导致的航空公司和机场准备的不足,提高航班运行效率,同时也减轻了空管工作人员的工作量,提高放行效率。
【关键词】：关联规则分析 复杂模式关联规则 离港航班排序 航班排序差异 免疫算法
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V355;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 关联规则分析国内外研究现状10-12
• 1.2.2 离港航班排序国内外研究现状12-13
• 1.3 论文组织结构13-15
• 第二章 关联规则分析相关理论15-31
• 2.1 关联规则概述15-17
• 2.1.1 关联规则相关定义15-16
• 2.1.2 关联规则分类16-17
• 2.2 Apriori算法17-19
• 2.2.1 Apriori算法描述17-19
• 2.2.2 Apriori算法不足19
• 2.3 多维多层关联规则挖掘方法总结19-27
• 2.3.1 多维关联规则算法分析19-22
• 2.3.2 多层关联规则算法分析22-24
• 2.3.3 多维多层关联规则量化属性离散化和分层24-26
• 2.3.4 多维多层关联规则数据立方体表示26-27
• 2.4 其他类型关联规则挖掘方法总结27-30
• 2.4.1 基于剪枝的约束关联规则分析27-28
• 2.4.2 增量式关联规则分析FUP算法28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 离港航班排序关联规则挖掘模型31-51
• 3.1 航班排序问题31-34
• 3.1.1 航班排序相关概念和影响因素31-33
• 3.1.2 航班协同决策离港排序系统概述33-34
• 3.2 离港航班排序差异关联规则模型分析34-37
• 3.3 复杂模式关联规则分析Apriori_cube方法改进37-42
• 3.3.1 分析方法概述37
• 3.3.2 分析和优化理论基础37-41
• 3.3.3 算法流程步骤41-42
• 3.4 仿真实验42-50
• 3.4.1 航班排序数据准备42-47
• 3.4.2 航班排序差异关联规则发现47-50
• 3.5 本章小结50-51
• 第四章 离港航班排序差异问题优化模型51-62
• 4.1 航班排序优化模型51-52
• 4.2 流量正常航班排序优化52-54
• 4.2.1 优化原理52
• 4.2.2 优化方法52-54
• 4.3 免疫算法优化不正常航班排序54-58
• 4.3.1 优化原理54-55
• 4.3.2 免疫算法与航班排序优化55-58
• 4.4 仿真实验58-61
• 4.5 本章小结61-62
• 第五章 结论与展望62-64
• 参考文献64-70
• 攻读学位期间的科研成果70-71
• 致谢71

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本文编号：981910