协同决策下基于物元模型的航班延误预警研究

为了对枢纽机场航班延误进行有效预警,选用了5个预警指标构建了航班延误预警特征指标体系.利用可拓学的物元模型研究表现机场航班延误运行状态的指标之间的相互作用关系,建立延误情况评价指标,并采用可拓关联函数及可拓评价方法,对机场航班延误情况指标的可拓量化值进行预警评估.通过实例仿真,结果表明预警模型能够比较准确地反映机场的航班延误情况,为机场在协同决策系统中发布航班延误的预警情况提供科学的参考信息.     

民用机场航站楼群体性事件预警研究

由于我国民航业的迅速发展,民航运输服务质量越来越被看重,并且被纳入了国家“十三五”规划纲要。而民用机场航站楼群体性事件的发生严重妨碍了民航运输服务质量的提升,并且给机场、航空公司和社会都会带来恶劣的影响。因此,对民用机场航站楼群体性事件进行提前预判研究,避免其带来的严重后果具有很深的现实意义。通过运用模糊综合评价的方法,选取航班平均延误时间、机场航空公司处置措施、人群密度以及人群聚类外形作为评价指标,依据变异系数法确定指标权重,建立民用机场航站楼群体性事件预警体系。通过国内某机场实例检验,表明模型有约80%的预警正确率,可以提供有效的决策辅助。     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。     

基于灰色评价模型的枢纽机场之间延误影响分析

随着民航事业的高速发展,航班量逐年剧增,导致了大面积航班延误、延误波及现象频繁发生。采用灰色预测方法,选择全国流量较大的五个机场为研究对象,确定评价指标,建立评价样本矩阵,计算出灰色权向量和权向量,得到五个机场的指标评价值以及评价对象北京首都机场的综合评价值。通过对综合评价值的分析,可以得到各个机场对于首都机场延误的影响程度,可依此优化机场的进离场航班顺序,最大程度上减少五个机场对于首都机场的延误影响,提高首都机场的运行效率。     

大面积航班延误的实时航班延误程度评估研究

为对大面积航班的延误程度进行实时评估,根据航班延误的时空分布特点,从延误时间和延误范围两个角度给出评估指标,建立了航班延误程度实时评估指标体系。采用层次分析法得到各个指标的权重,并在此基础上给出了基于模糊综合评价的航班延误程度实时评估模型。实例的计算结果表明建立的评估模型是可行的。     

基于模糊综合评价模型的航班延误评价探究

<正>CCA本文通过南京地区机场和航空公司专业人员的相关调查分析统计,将航班延误的主要诱因和各诱因的影响强度进行研究,结合专家意见,采用模糊数学方法确定各级指标,从自然资源、环境限制、人的因素、设施设备、管理及信息等5个方面建立起航班延误评价指标体系和模糊综合评价模型。研究结果表明,南京地区的航班延误情况得分是68.33分(满分100),还需要采取相应措施来提高航班的准点率。     

基于灰色多层次方法的航班延误风险评价

构建航班延误评价指标体系,提出一种灰色多层次综合评价数学模型,对航班延误进行风险评价,能给机场以及航空公司提供比较可靠的判断依据。     

基于熵权法改进的航班延误影响因素评估研究

随着航空运输业的不断发展,航班延误问题越来越受到重视,已成为社会的热点问题.通过实际运行的相关统计数据,研究影响航班延误的各项因素,提取主要因子,构建航班延误综合评价指标体系.用熵权法对航班延误的各项影响因子进行客观评价,建立了基于熵权法改进航班延误影响因素的综合评估模型,并利用1 000架次航班实例对模型的有效性进行了验证,研究结果表明评估模型客观、准确、有效.     

基于改进层次分析法的机场道面综合评价

以机场道面的损坏状况、平整性能、抗滑能力和承载能力四个方面作为机场道面的使用性能评价指标,较为系统地建立了机场道面使用性能的评价体系：提出了基于改进层次分析方法和模糊理论的机场道面综合评价模型,对机场道面的使用性能从整体上进行综合评判,结合实例验证了模型的准确性和可行性。     

基于贝叶斯网络的机场过站时间分析

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。     

基于Agent模型的机场网络延误预测

准确可靠的机场网络航班延误预测是科学认知空中交通运行态势,动态精准实施国家空域系统容流协同调配策略的重要依据。提出了基于Agent的机场网络延误模型,表征机场网络系统中各元素及子系统间的交互作用下的延误特征涌现。针对机场节点动态容量、预计起飞时间、最小飞行与周转时间等Agent模型中的关键参数,适应性选用了贝叶斯估计、模糊k近邻等数据挖掘方法建立参数模型,并采用2015—2017年全美历史航班和气象数据进行训练学习。为综合评价模型性能及泛化能力,选取全美2018年3个不同延误程度的典型日进行测试。实验结果表明,在全美34个核心机场组成的网络中,各节点在4小时预测区间内延误最大误差不过27.9 min,其中约80%的节点误差小于5 min,验证了所提延误预测模型在时空范围内的准确性和稳健性特征。另外,通过与其他模型对比,展示了本模型优良的延误预测性能。     

基于贝叶斯网络的航班延误传播分析

 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。     

基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度

基于航班延误成本构成的复杂性，惩罚航空器单位时间延误成本以区分续航航班与非续航航班，且推导出与航班类型直接相关的续航航班单位时间延误成本表达式。建立了以航班总延误成本及跑道调度时间跨度最小的多目标跑道调度模型，并用遗传模拟退火算法求解模型。以国内某大型机场的两条近距平行跑道调度为例对算法进行验证，实验结果表明，运用遗传模拟退火算法求解多目标跑道调度问题，可显著提高航班延误成本分布的均衡性，且程序收敛性较强，具有很好的实用性。     

首都机场终端区多进港队列排序优化策略与仿真

在现行可用空域中，通过流量管理策略与进港航班队列优化相结合可提高机场运行容量。以终端区航路航线间隔和扇区容量为约束，通过合理分配机场终端区边界的进港口流量．以总进场排队等待时间最短为目标，提出了协同调配流量和机动分流两种新策略，达到提高机场运行效率的目的。以首都机场为例，利用计算机仿真验证，结果表明：与现状运行相比较采用的优化策略排队进场可使进场延误和等待时间减少，并使离场正常率提高8％左右。     

空中交通流量优化管理

研究了空中交通流量管理中的机场流量最优化问题,提出了解决目前日益严重的拥塞问题的一种方案,将机场流量利用最优化问题分解为两个子问题,以折考虑解的最优性及求解复杂性,针对两个子问题,提出了一种折考虑解的最优性及求解复杂性的线性规划数学模型,利用该模型,可以最有效地发挥系统功能,同是保证飞机飞行过程的有效隔离,最后,还给出了具体的实例分析,证实了所建模型的实用性。     

基于AOE网的过站航班保障进程优化

航班地面保障是机场运行的重要环节，为了提升航班地面保障效率，针对某机场航班地面保障流程构建AOE 网，通过该机场A-CDM 系统记录的航班节点数据求出该机场航班地面保障作业的“关键路径”。通过对关键路径上可压缩工序的分析，对该机场的地面保障作业流程进行优化。以我国西南地区某机场航班地面保障的实际数据为基础，剔除不可抗力造成的不正常数据，分别计算保障流程优化前后的航班过站时间。结果表明：在33 组航班数据中，该机场使用AOE 网络优化后的保障作业流程比优化前平均减少地面保障作业时长6.1 分钟/架次，说明通过合理地优化航班地面保障进程，可以有效提高机场的运行效率。     

基于BDI模型的Agent在航班时隙分配问题研究

随着民航运输的快速发展,时隙资源日益紧缺,为了保证航班的正常飞机,提出了基于BDI(Beliefs-Desires-Intentions)Agent分布式时隙优化模型,并对厦门机场某一时间段内的时隙分配进行验证,结果表明,模型可以大大减少航班的延误损失,具有较强的实际应用性。