航空公司航班延误预警管理模型与分析

目前国内对航班延误状态的描述方法很多,缺乏统一的计算模型,对航班延误结果的评价也比较模糊.以航空公司的航班延误管理为研究目标,采用层次分析方法(AHP).提出了以航班延误率、平均延误时间及延误损失为评价指标的航班延误状态描述方法,运用马尔可夫(Markov)链对评价指标进行预测,通过仿真实验与结果分析,给出了航班延误预警管理的计算模型,为航空公司实施可控因素的航班延误的预警管理提供了理论与方法支持.     

航班延误分布式检测与仿真

关于航班延误问题,已成为是困扰民航部门和广大旅客的热点,涉及多个环节和多种影响因素的航班延误状态检测是难点.针对某天某时刻航班实际运行发生的情况,将生物免疫系统机制与机场航班运行机制联系起来,为提高检测准确率,提出了一种分布式人工免疫模型的机场航班延误实时检测方法,采用分布式检测模型的特点,用各周次训练出来的检测器联合实时对下一时刻的机场离港航班延误状态进行检测,仿真结果表明方法不仅能够实时准确地检测机场离港航班状态,而且能够准确预测下一时间段累计延误航班数量,为航班延误预警提供决策支持.     

航班延误传播分析方法研究

为避免以往主要针对局部机场网络开展航班延误传播分布和现实数据观察等表象研究,发掘大面积航班延误的要素影响规律,提出了基于航班频率偏好的航空演化网络模型,并将经典传染病SIS传播分析方法与航班延误传播过程相结合,构建基于航空演化网络的延误传播模型,以及延误传播概率及其与影响要素之间的分析方法.基于东航实际运营数据,得到延误传播概率与航线距离、航班频率、实际缓冲时间、进离港总延误时间4个影响因素之间的回归量化关系,并由此给出了控制航班频率、避免频繁起落、降低航线繁忙程度、增大缓冲时间的结论.     

基于延误风险决策的起飞队列节油优化研究北大核心

为将不正常航班导致的延误风险降至最低,对理想状态下的离场排队优化程序进行完善,加入对不正常航班的处置,应用风险决策分析理论与期望值法的决策准则,结合起飞排队实际要求建立基于延误风险决策的起飞队列节油优化模型,并设计航班起飞时序锁定与数据更新循环机制,将涉及时段划分为各个局部时段,根据各时间节点循环计算并更新离场起飞队列;最后将滚动时域优化算法中的驱动机制进行改进对模型进行求解。仿真结果表明了上述模型的有效性。     

基于数据挖掘的航班延误预警管理分析

目前国内对航空公司航班延误状态的描述缺乏统一的计算模型,对航班延误结果的评价也不是很明确。基于航空公司大量历史运行数据,结合数据挖掘中的预测模型建立方法,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Proces,AHP)提出了以延误率、平均延误时间、延误旅客人数为评价指标的航班延误状态描述方法,并运用马尔可夫(Markov)链对评价指标进行预测。利用模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)得到各指标权重,结合模糊综合评判法对航班延误状况进行综合评价,建立航班延误预警指标体系。仿真实验与结果分析表明:预警指标能较准确地反映航班延误状况,评价结果客观,可为航空公司航班延误预警管理提供理论与方法支持。     

基于团簇随机连接的CliqueNet航班延误预测模型

针对目前民航运输业延误率较高,而传统算法难以解决高精度延误预测的问题,提出一种基于随机连接团簇网络（CliqueNet）航班延误预测模型。该模型首先对航班数据和相关气象数据进行融合;然后,充分利用改进后的网络模型对融合后的数据集进行特征提取;最后,使用Softmax分类器进行航班离港延误各等级的高精度预测。模型的主要特点是：在团簇特征层的随机连接,以及在转换层引入通道和空间注意力残差（CSAR）模块。前者以更为有效的连接方式传递特征信息;后者则对特征信息进行通道和空间维度的双重标定,以提高准确率。实验结果表明,对融合数据进行预测,引入随机连接和CSAR模块后,新模型的准确率分别提高了0.5%、1.3%,最终准确率能达到93.40%。     

大型枢纽机场大面积航班延误预警方法研究

航班延误问题是近年来大型枢纽机场运行管理的一个难题,为了对航班延误波及情况做出较准确的预测,提出了带有权值调整的马尔可夫模型,给出了一种动态状态转移概率矩阵的计算方法.针对首都机场航班延误4个预警等级,以一小时为预警间隔预测了离港航班的延误率,仿真实验结果表明,在出现大面积航班延误的情况下,航班延误预测准确率平均在90%以上,为大型枢纽机场实施及时的航班延误预警管理提供了良好的方法支持.     

基于高斯分布的进出港航班延误免疫检测方法

为了对机场航班延误情况做出较准确的检测,提出了一种基于高斯分布的进出港航班延误免疫检测模型。该模型利用生物免疫机制与航班运行机制的联系,建立了相应的自体集合、检测细胞及它们之间的匹配模型,同时针对每一架飞机每天要执行多个航班,机场进港航班与出港航班形成的前序后继关系,采用高斯分布进行拟合航班链延误波及影响。对国内某机场仿真实验结果表明,该模型有较好的效果。     

基于深度全连接神经网络的离港航班延误预测模型

针对提升离港航班延误预测精确度困难的问题,提出一种基于深度全连接神经网络（DFCNN）的离港航班延误预测模型。首先,在考虑航班信息、机场气象与航班延误历史的基础上,考虑航班网络结构对预测模型的影响;然后,从激活函数、输入数据项及延误时间阈值三个维度进行实验,以对模型抑制梯度弥散与提升学习表现能力的能力进行了优化与验证;最后,通过调控神经网络层数的纵向拓展方式与随机丢失层的Dropout参数,提升模型的泛化能力。实验结果表明：所提模型使用tanh、指数线性函数（ELU）,预测精确度比使用线性整流函数（ReLU）分别提升了1.26、1.28个百分点;考虑航班网络结构后,所提模型采用ELU函数计算时,预测精确度比未考虑航班网络结构时提升了3.12个百分点;在时间阈值为60 min时,通过调控Dropout参数,模型的损失值不断降低;在5层隐含层网络和Dropout参数为0.3时,所提模型可以取得92.39%的预测精确度。因此,所提模型能够对国内航班延误做出较为准确的判断。     

离港航班延误的动态预测研究

现有航班延误预测方法大多是对航班延误进行非动态预测,不能随着航班数据的不断增加而有效更新,进而使得预测结果的实时性较差.因此,提出一种基于时间序列的航班延误动态预测方法.首先,利用小波分解技术对延误时间序列进行平稳化处理;然后,采用自回归滑动平均(ARMA)模型对离港航班延误进行预测;最后,利用支持向量机模型对预测结果进行修正,得到最终的离港航班延误预测值.结果表明,该动态预测方法能较好地提高预测精度.     

航班延误预警Web服务的设计与实现

针对航班延误预警缺乏软件支撑的现状,分析关键飞行资源对航班波及延误的影响并建立波及延误模型,设计并实现航班延误预警Web服务的接口与算法,并利用前端系统调用Web服务给出仿真计算实例。实验表明,该Web服务为航班延误预警提供了有效的定量分析工具。     

Delay and Capacity Trade-offs in Mobile Wireless Networks with Infrastructure Support

In this paper,we investigate the trade-offs between delay and capacity in mobile wireless networks with infrastructure support.We consider three different mobility models,independent and identically distributed （i.i.d） mobility model,random walk mobility model with constant speed and L’evy flight mobility model.For i.i.d mobility model and random walk mobility model with the speed θ（1/n～（1/2））,,we get the theoretical results of the average packet delay when capacityis θ（1）,θ（1/n～（1/2）） individually,where n is the number of nodes.We find that the optimal average packet delay is achieved whencapacity λ（n） <（1/（2.n.log₂（1/（（1-e）-（k/n））+1））,where K is the number of gateways.It is proved that average packet delay D（n） dividedby capacity λ（n） is bounded below by （n/（k·w））.When ω（n～（1/2））≤KO（n（（1-η）·（α+1））/2）ln n） when K=o（n～η）（0≤η<1）.We also provethat when ω（1/2）≤K相似文献   

航班延误责任鉴定专家系统的可拓推理模型

航班延误纠纷的焦点在于延误责任的判定.建立影响因素作用范围的量化模型、各影响因素间相互作用的关系推理模型是构建航班延误分析专家系统需要解决的核心问题之一.在分析影响因素作用特性的基础上,利用可拓学相关关系、蕴含关系和传导变换的概念,给出延误因素的可拓表达方式,对四种基本的延误流程影响关系进行形式化和数量化的描述.定义了延误流程链的概念,建立传导变换推理分析规则确定主要的责任影响因素,根据传导效应计算各独立因素应承担的相应延误责任比例,对实现航班延误责任鉴定智能化处理具有重要的现实意义.     

基于关键飞行资源的航班延误波及DAG模型的研究

由于一架飞机和一个机组在一天中通常要执行多个前后衔接的航班,因此一个航班延误可能会导致下游多个航班发生延误.本文重点研究飞机、驾驶员机组和乘务员机组等关键飞行资源对航班延误波及的影响.首先根据航班计划和机组计划构建以一个初始延误航班为根顶点的全体下游航班DAG,然后给出算法以求解各顶点属性值,通过对初始DAG的顶点进行"染色"构造出航班延误波及DAG,得到完整的下游航班波及延误情况,结合提供的延误航班指数、延误时间指数等综合指标,为航班延误问题提供了有效的定量分析手段.最后,通过仿真计算和分析,提出预防和处理航班延误的建议.     

基于SOA的民航航班延误波及分析与预警系统

为了对航班延误预警提供软件支撑,基于SOA思想设计并实现了航班延误波及分析与预警系统.服务端采用Web服务封装核心延误波及分析和预警算法,以图形组件包自动生成航班延误波及DAG、高级Petri网、贝叶斯网络和元胞自动机等数学模型的仿真视图以及棒图等统计图.客户端采用自主设计的Magix AJAX框架实现.模块之间以XML作为数据交换媒介,提高了互操作性.系统支持对单航班计划、多航班计划、机场、航空公司等的延误波及分析和预警功能.仿真实验表明,该系统可以有效地辅助完成航班延误波及分析和预警.     

DFS控制网络系统延时分析

动态飞行仿真中错配主要影响仿真效果。错配主要产生于控制网络系统的延时。因此,研究控制网络系统延时对动态飞行仿真的影响具有重大的理论和应用价值。从系统整体出发,把串并联网络结构的时间延时映射到系统流程之中,应用随机Petri网进行系统的性能分析与预测。     

随机反馈延时下回退式ARQ协议的延时分析

对无线网络中数据业务的延时情况进行研究,在动态自适应传输模式中,提出一种反馈延时随机可变情况下的回退式ARQ协议队列模型,通过采用矩阵几何的方法计算出数据包在发送端延时的概率分布函数。对反馈延时随机可变时每个数据包传输的延时进行仿真,将仿真结果和新模型结果进行比较,验证了计算方法的正确性。     

航班延误预警图形组件包的设计与实现

为了给航班延误预警平台提供图形生成服务,设计并实现航班延误预警图形组件包,用于自动生成航班延误波及DAG、高级Petri网、贝叶斯网络和元胞自动机等数学模型的仿真视图,以及棒图等统计图。图形组件包包括外层服务和核心引擎两部分。外层服务生成图形XML文档,核心引擎解析该文档并渲染生成图形。图形组件包以Web服务暴露接口,以XML作为数据交换媒介,提高了互操作性和通用性。实验表明,该图形组件包可以有效满足航班延误预警平台的图形生成和表现需求。