南航部分航班推宽带上网飞机上网迎来“光纤时代”

据介绍,该技术可以为飞机上网体验提供高达50兆的带宽,堪称“光纤入户”的速度。这是卫星高速传输上网技术在中吲首次投入使用,也足首次在宽体跨洋客机上实施机上上网设备接入。     

美国电视是如何报道马航失联航班的

失的马航波音777客机的故事在美国各种形式的新闻媒体上受到了全方位的报道,所以如此,正如安德鲁·廷德尔（Andrew Tyndall）所说的那样,这种一致性“一年最多发生一次”．而这位先生是一份关注电视新闻节目的周刊的出版商,     

基于时序数据挖掘的航班延误预测分析

航班延误一直作为国际国内民航业的一个热点问题。通过对航班延误的相关概念进行简要介绍,建立时间序列预测模型,将数据挖掘中隐马尔可夫模型和指数平滑预测方法应用于航班延误预测分析中。通过与所采集时间点的实际航班延误数对比分析来评估预测模型,得到较为理想的预测结果。该分析为航空公司运行指挥中心提供决策支持和理论依据,对保障航班正常运行有着重要的实际意义。     

利用有效的飞行计划管理体系提高航班正常率

本文主要以航班飞行计划为对象,设计并创造了一个提供民航各系统运行的计划管理体系,并介绍了它的可行性和优越性。     

关于优化昆明长水国际机场地面运行的几点思考

随着昆明机场航班量的快速增长和社会公众的持续关注,航班正常性工作的重要性越发突出。本文从优化昆明机场地面运行的角度出发,为减少航班延误和提高正常提出了一些思路。     

机场现场指挥自动化系统的设计

本文介绍了一种采用微机网络进行机场现场指挥、控制的系统，重点对系统的设计及实现方案进行了论述，并对系统的运行及应用情况进行了说明。     

基于双通道卷积神经网络的航班延误预测模型

针对航班延误预测数据量大、特征提取困难而传统算法处理能力有限的问题,提出一种基于双通道卷积神经网络（DCNN）的航班延误预测模型。首先,该模型将航班数据和气象数据进行融合,应用DCNN进行自动特征提取,采用批归一化（BN）和Padding策略优化,提升到港延误等级的分类预测性能;然后,在卷积神经网络（CNN）基础上加入直通通道,以保证特征矩阵的无损传输,增强深度网络的畅通性;同时引入卷积衰减因子对卷积通道的特征矩阵进行稀疏性限制,控制不同网络深度的特征叠加比例,维持模型的稳定性。实验结果表明,所提模型与传统模型相比,具有更强的数据处理能力。通过数据融合,航班延误预测准确率可提高1个百分点;加深网络深度后,该模型能保证梯度的稳定,从而训练更深的网络,使准确率提升至92.1%。该基于DCNN算法的模型特征提取充分,预测性能优于对比模型,可更好地服务于民航决策。     

基于多粒度时间注意力RNN的航班客座率预测

准确预测航班客座率有利于处理航班机票超售、座位虚耗等问题,然而传统时间序列预测方法只关注航班近期每日客座率的变化特点,无法同时考虑其他因素的影响,预测效果不够理想。针对该问题,提出一种基于多粒度时间注意力机制的循环神经网络模型MTA-RNN。通过构建多级注意力机制获取航班客座率在不同时间粒度下的时序相关性,同时考虑航班自身属性及节假日等其他因素,得到未来一段时间内的目标航班客座率。在真实历史航班客座率数据集上的实验结果表明,MTA-RNN模型的预测准确率高于ARIMA模型、LSTM模型和Seq2seq模型。     

基于线性回归的航班延误预测研究与系统开发

航班延误预测在航空领域有着广泛的应用,不仅可以减少航空公司在经济和信誉等方面的损失,而且可以给旅客提供更多的便利和更好的服务。利用线性回归方法设计一个Web服务,用来预测航班是否延误。用户输入航班号、出发时间、出发机场和到达机场,系统利用航班的历史记录和天气等信息预测航班到港时间。     

基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题,提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型。首先使用灰色GM（1,1）模型对失效数据进行预测,弱化其随机性;然后采用Elman神经网络对GM（1,1）的预测残差进行建模预测,捕捉其动态性变化规律;最后将GM（1,1）预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果。使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验,并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播（BP）神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较,其对应的均方误差（MSE）和平均相对误差（MRE）分别为105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016,并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值。实验结果表明该模型具有较好的预测精度。