共查询到10条相似文献,搜索用时 640 毫秒
1.
航班延误是目前航空运输业发展所面临的一大难题。从航班延误链式波及反应的角度出发,将贝叶斯推理应用于航班过站时间的分析,分别建立实际航班数据的单机场和多机场过站时间贝叶斯网络模型。模型清晰呈现了机型类型、前航延误时间等因素对机场过站时间的影响以及首发延误等级、经停机场过站时间调整量等因素对末班延误的影响。通过从多角度对模型进行分析,结果表明发生前航延误时调整航班在机场的过站时间可以有效减少延误向下游机场的波及。 相似文献
2.
从机场网络的角度研究延误传播问题.贝叶斯网络是一种分析传播问题的有效方法,基于贝叶斯网络的延误模型,构造出延误传播的机场网络模型.通过计算网络中条件概率,最终得到联合概率,用于分析机场之间延误传播的影响.实验数据表明,当某一机场产生离场延误时,这一延误不会消失,而是经过时间的推移传播到其他机场,造成其他机场的延误. 相似文献
3.
基于贝叶斯网络的航班延误传播分析 总被引:2,自引:0,他引:2
由于机场航班之间存在前后衔接关系,每个航班的延误会波及到下游机场及其航班,因此需要一种有效手段来分析航班衔接时的延误传播。贝叶斯网络(BN)是一种有效的传播分析方法,从某个枢纽机场航班延误出发,对其关联机场的衔接航班的延误影响进行分析,提出了基于BN的航班延误传播模型。结合某航空公司实际数据,通过最大期望值算法对模型进行训练,给出了测试结果。实验表明,所提出的方法能有效地分析航班延误从局部到全局的传播。 相似文献
4.
5.
6.
目前中国航班延误现象较为普遍,航班延误后乘客行为和心理研究是航班延误现象研究的重要组成部分。现有研究相对较少,对于航班延误后乘客行为选择的研究尚未出现。为了研究乘客在航班延误后行为选择的影响因素,采用调查法,并结合Logit模型,发现自费与否、出行人数、对航空公司品牌看重程度和航班延误告知与否4个因素对于航班延误后乘客行为选择的影响最为显著。同时,结合分析结果,为航空公司制定经营战略提供参考。 相似文献
7.
8.
为探究航空公司航班延误特性,利用基于约束-聚类的多维数据预处理方法,采用先验频繁模式算法挖掘运行要素和延误事件之间的内在关联。选取某航空公司连续3年的北京—广州航班运行数据,通过频繁模式搜索和关联规则挖掘,经置信度和支持度阈值的筛选,选取提升度大于1的强关联规则形成规则库;分析研究了包含前项数为1和2在内的32条强关联规则,并使用真实数据进行了饱和性和有效性验证。研究结果表明:航班延误关联规则库的判断准确性较高,达到了86.7%;极端气象条件、前序航班延误状态、航班计划时刻和其他部分时间属性,显著增大了航班延误现象出现的概率;此外,对特定属性要素组合发生的潜在作用的挖掘,证实了对航班运行控制决策参考的有效性。 相似文献
9.