恶劣天气对航班延误影响的初步量化研究
发布时间:2022-01-11 22:16
航班延误会给航空公司和社会造成运输服务资源的浪费,甚至危害社会公共秩序。恶劣天气是造成航班延误的主要原因之一,它会造成航班大面积延误甚至取消。随着现代航空器性能、机务维修水平、管制技术的日益完善,气象条件成了制约航班安全、正点飞行最主要的诱因。不利天气通过降低机场和航路的可用资源,引起航班延误甚至危及航空安全。而恶劣天气要素的出现有随机性,对民航系统的影响具有不确定性,加大了研究的难度。本文试图探索如何对大量历史数据进行整合并有效利用,以挖掘出恶劣天气条件与航班延误的关系,提高恶劣天气对航班延误影响的可预测性,对提高民航运行各部门的决策水平有重要现实意义,而且对航班延误的理论研究具有重要学术价值。论文首先详细分析了典型气象条件对航班延误的影响,以及对恶劣天气的界定标准,并对同一航班前一航段延误波及以及独立离场延误进行了区分。在提取和分析了METAR报中的恶劣天气要素,统计了交通流量水平和对应的延误时间基础上,针对单一城市对航线,采用C5.0决策树建模,并利用Boosting技术、剪枝技术和判误矩阵进行优化,实现了单一航段受恶劣天气影响的延误预测,并以京沪航段为例进行了验证,结果表明预测...
【文章来源】:南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
015年国内起降架次前十位的机场放行正常率分布
率如下图所示:图 1.1 2015 年国内起降架次前十位的机场放行正常率分布误会给航空公司和社会带来公共运输服务资源的浪费,甚至危害社积航班延误时,大量滞留在机场的出行者可能会引发混乱与纠纷,航赔偿,例如旅客餐食和住宿费用、出行者退改签费用和调机费用等所示,诸多因素都会影响航班正常运行,飞机晚点是多种可控因素和果。其中随机因素的影响难以量化,进一步加大了研究的难度。
恶劣天气对航班延误影响的初步量化研究空器性能日益完善,随着软硬件的不断更新换代,机务维修、管司排班的日渐科学化,地面保障设备也更新换代,气象条件成的诱因。不利天气通过降低机场和航路的可用资源,引起航班延量受到对流天气极大地制约,交通流量的激增以及航空器维修进一步加剧延误。如下图所示,在国内航班起降架次较大的机航班占总不正常航班的比重很大。
【参考文献】:
期刊论文
[1]大数据时代下的航班延误组合预测[J]. 杨新湦,王倩,刘俊,张宝成. 中国科技论文. 2016(19)
[2]基于临界条件的中国航空气象危险要素区域分布与风险区划[J]. 黄斌,朱伟军,红梅,葛珊珊. 气象科学. 2016(04)
[3]基于角度方差的多层次高维数据异常检测算法[J]. 陈圣楠,钱红燕,李伟. 计算机应用研究. 2016(11)
[4]CART决策树的两种改进及应用[J]. 张亮,宁芊. 计算机工程与设计. 2015(05)
[5]一种大数据异常检测系统的研究与实现[J]. 丁洁,王磊,沈荻帆,周又玲. 海南大学学报(自然科学版). 2015(01)
[6]基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题研究[J]. 程华,李艳梅,罗谦,李川. 系统工程理论与实践. 2014(S1)
[7]基于延误分级的航班过站松弛时间优化研究[J]. 朱星辉,戚彦龙,吴薇薇,高强. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2014(02)
[8]基于贝叶斯网络的机场航班延误因素分析[J]. 邵荃,罗雄,吴抗抗,韩松臣. 科学技术与工程. 2012(30)
[9]一种新型航班延误组合预测模型[J]. 丁建立,李华峰. 中国民航大学学报. 2011(03)
[10]基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法[J]. 丁建立,杨海彤,顾彬. 南京航空航天大学学报. 2011(02)
博士论文
[1]基于贝叶斯网络的航班延误与波及预测[D]. 刘玉洁.天津大学 2009
硕士论文
[1]基于投影的高维数据异常检测研究[D]. 戴继勇.重庆大学 2007
本文编号:3583540
【文章来源】:南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
015年国内起降架次前十位的机场放行正常率分布
率如下图所示:图 1.1 2015 年国内起降架次前十位的机场放行正常率分布误会给航空公司和社会带来公共运输服务资源的浪费,甚至危害社积航班延误时,大量滞留在机场的出行者可能会引发混乱与纠纷,航赔偿,例如旅客餐食和住宿费用、出行者退改签费用和调机费用等所示,诸多因素都会影响航班正常运行,飞机晚点是多种可控因素和果。其中随机因素的影响难以量化,进一步加大了研究的难度。
恶劣天气对航班延误影响的初步量化研究空器性能日益完善,随着软硬件的不断更新换代,机务维修、管司排班的日渐科学化,地面保障设备也更新换代,气象条件成的诱因。不利天气通过降低机场和航路的可用资源,引起航班延量受到对流天气极大地制约,交通流量的激增以及航空器维修进一步加剧延误。如下图所示,在国内航班起降架次较大的机航班占总不正常航班的比重很大。
【参考文献】:
期刊论文
[1]大数据时代下的航班延误组合预测[J]. 杨新湦,王倩,刘俊,张宝成. 中国科技论文. 2016(19)
[2]基于临界条件的中国航空气象危险要素区域分布与风险区划[J]. 黄斌,朱伟军,红梅,葛珊珊. 气象科学. 2016(04)
[3]基于角度方差的多层次高维数据异常检测算法[J]. 陈圣楠,钱红燕,李伟. 计算机应用研究. 2016(11)
[4]CART决策树的两种改进及应用[J]. 张亮,宁芊. 计算机工程与设计. 2015(05)
[5]一种大数据异常检测系统的研究与实现[J]. 丁洁,王磊,沈荻帆,周又玲. 海南大学学报(自然科学版). 2015(01)
[6]基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题研究[J]. 程华,李艳梅,罗谦,李川. 系统工程理论与实践. 2014(S1)
[7]基于延误分级的航班过站松弛时间优化研究[J]. 朱星辉,戚彦龙,吴薇薇,高强. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2014(02)
[8]基于贝叶斯网络的机场航班延误因素分析[J]. 邵荃,罗雄,吴抗抗,韩松臣. 科学技术与工程. 2012(30)
[9]一种新型航班延误组合预测模型[J]. 丁建立,李华峰. 中国民航大学学报. 2011(03)
[10]基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法[J]. 丁建立,杨海彤,顾彬. 南京航空航天大学学报. 2011(02)
博士论文
[1]基于贝叶斯网络的航班延误与波及预测[D]. 刘玉洁.天津大学 2009
硕士论文
[1]基于投影的高维数据异常检测研究[D]. 戴继勇.重庆大学 2007
本文编号:3583540
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