美国航班延误的时变关联网络

发布时间：2020-11-20 09:13

　　 航班延误每天在世界各个机场发生,严重降低了航班运行效率,给旅客出行带来了不便。统计物理方法已被广泛应用到复杂系统的研究中,但还没有应用到研究航班延误问题。Havlin首次提出时间延迟稳定性方法(TDS),并应用到了人体生理信号关联性的研究中,成功揭示了关联网络结构与生理状态的确定性关联。本文的研究目的就在于,采用TDS方法揭示美国国内客运航班之间的关联。我们分别对时间序列最长的三组航班(航班数分别为12,84,102)进行数据挖掘,基于阈值ρ构造出这些航班无量纲速度时间序列之间的时变关联态网络。我们在12个航班的关联态网络演化中找到了重复出现的关联态,即演化过程中的吸引子,它们大多数是高度稀疏的网络。这些多次出现的关联态之间的演化过程中部分演化方向是单向的,而84个和102个航班的关联态的演化没有出现吸引子。我们还找到了关联态网络连边数量的航空意义。12个航班的关联态网络连边数与航班延误率之间存在明显的正相关。对于84个和102个航班这两组数据,我们发现当航班延误率超过65%时,关联态网络的平均度在延误率达到最大前均达到了峰值,随后明显下降。因此关联态网络连边峰值可以用来作为大规模航班延误的预警信号。同时网络连边数序列和延误率序列的Hurst指数数值相近,揭示了两者具有相似的记忆效应。最后,我们基于数据挖掘确定了阈值ρ的合理取值范围。航班数量为12时,阈值ρ的范围应当为0.5-0.6。航班数量为84和102时,阈值ρ的范围应当为0.4-0.6。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V35;O157.5
【部分图文】：

图 1.1 2012 年—2016 年中国民用航空旅客周转量图 1.2 2012 年—2016 年中国民用航空旅客运输量着世界范围内民用航空运输量和运输能力的不断发展，民用商业航班延误问题显得越。航班延误每天都在全世界的机场发生。大面积、长时间的航班延误不仅造成人们出

图 1.2 2012 年—2016 年中国民用航空旅客运输量世界范围内民用航空运输量和运输能力的不断发展，民用商业航班延误问题显得航班延误每天都在全世界的机场发生。大面积、长时间的航班延误不仅造成人们来空中交通秩序的混乱，也给航空公司带来大量经济损失。根据中国民用航空总016 年航班的正班载运率为 72.7%，比 2015 年提高 0.5 个百分点。其中国内航线的 75.5%，港澳台航线的正班载运率为 65.6%，分别比上年提高了 1.4 个百分点和 1而中国国际航班的正班载运率为 68.1%，与前一年相比下降了 0.7 个百分点。201均航班正常率为 76.76%。在众多引起航班不正常的因素中，航空公司原因占到了 9占到了 8.24%，天气原因占到了 56.52%，其它原因为 25.70%。2016 年，民航局消、民用航空总局、各地区的管理局以及全国航空运输协会共受理了航空消费者的，与前一年相比增长了 84%。

的航班时变关联网络进行了研究和分析。我们还从中整理归纳出各种类型的物理学家提出的高维时间序列关联态理论，同时从科学意义和应用价值两方定量评价民航网络的运行、揭示一般规律、提出改进运行效率的方案做出新络与时变网络络的数学基础是复杂网络的数学基础[21-26]。从数学的角度上来说，点集 V 和边集 E 构成的，点集 V 是网络中所有的点所组成的集合，边集 E 是网络中所有的边所构成应的点集记为 G(V)，对应的边集记为 G(E)。对于点集 V 中任意两点 Vi 和 V Vj 指向 Vi 在 E 中是两个不同的元素，则称 E 为有向边集，否则 E 为无向边成的网络称为有向网络，由无向边集构成的网络成为无向网络。图 1.3 给出网络的两个例子。
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本文编号：2891196