两岸承运人航班延误的比较研究及立法建议

由于政治、经济和历史背景的差异,海峡两岸承运人航班延误制度既有差异,又有相同之处。通过比较分析发现,两岸航班延误内涵模糊、承运人责任限额不明确、两岸在航空延误险方面存在立法空白。在完善承运人航班延误立法时,两岸应统一航班延误的认定标准,明确承运人责任限额,还可增加航班延误险的规定。     

多跑道机场离场航班排序优化方法研究

本文建立了以旅客总延误时间成本最小化为目标函数的多跑道机场离场航班排序优化模型，并考虑航路流控的影响，通过回溯算法求解，融合位置约束交换算法优先处理受流控影响的航班，最后采用南京禄口国际机场为例进行算例验证。与先进先出模式相比，优化后的离场模式降低航班延误时间效果显著，旅客总延误成本减少了44.81%，所提方法可显著提升多跑道协同运行能力，为当前多跑道机场的调度排序提供了思路与方法。     

航空公司短期航班计划编排模型及算法

航班计划编排的实质是对航空公司各种生产要素的优化配置,其优化程度直接影响航空 公司市场竞争能力。目前,航空公司在编排短期航班计划时过多地考虑了市场竞争,而忽略 了航班延误。文中兼顾市场竞争与航班延误控制,将航班延误控制纳入短期航班计划的编排 过程中。通过分析独立延误与波及延误特点,建立基于延误控制的短期航班计划编排模 型,并采用贪婪随机自适应搜索过程(Greedy randomized adaptive search procedure,GRA SP)算法对模型进行求解。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。     

我国航班延误险现状及推广建议

航班延误险,是指投保人（旅客）根据航班延误保险合同规定,向保险人（保险公司）支付保险费,当合同约定的航班延误情况发生时,保险人（保险公司）依约给付保险金的商业保险行为。本文分析了我国航班延误险现状,并进一步提出建议：完善航班延误险内容,充分发挥其保险功能;多种保险责任组合,降低航班延误保险费;进一步加强保险公司与金融机构、销售平台等的合作;加大宣传力度,正面弓I导旅客认识航班延误险,促进航班延误险的普及化等。     

基于遗传EM算法的航班延误状态空间模型(英文)

航班运行过程的高度动态性和随机性,航班延误因素的复杂性和不确定性导致航班延误实时预测成为难题。控制领域的动态数据驱动方法为该问题提供了一种解决方案。然而,要想运用动态数据驱动方法,首先必须建立航班延误状态空间模型来表示系统状态之间、状态与系统输入输出之间的关系。本文对单机延误事件序列进行了分析,创建了一种航班延误状态空间模型,并对其中的输入控制量进行了重点建模。在历史航班运行数据集上,采用遗传EM算法对模型参数进行了极大似然估计,并同时验证了遗传EM算法在优化参数估计和提高计算效率方面的优势。最后,采用Kol-mogorov-Smirnov方法对模型实例进行了假设检验,检验结果表明,所选模型具有较好的拟合优度。     

航班延误下旅客非理性维权博弈分析

航班延误下旅客非理性维权现象时有发生,屡禁不止,严重影响到航空运行秩序。文章运用博弈的思想和方法,从航班延误下旅客与航空公司间维权博弈的角度入手,分析旅客非理性维权的原因所在,并提出促进旅客理性维权的应对策略:民航主管部门加强对航空公司的监管;公安机关加强对旅客的监管;完善航班延误赔偿法律制度;构建便捷的维权路径。     

基于飞行资源分离的航班延误传播研究

在航班串设计及机组排班过程中,经常涉及飞行资源(飞机、机组)分离的问题。而延误航班的飞行资源分离将导致共享资源的衔接航班发生延误,并传播至后续航班串。本文考虑带有飞行资源分离的航班串,利用基于贝叶斯网络的比例风险回归模型,对资源分离后的航班离港延误进行分析。对比两种不同时刻飞机与机组资源分离方案下,各延误因素对衔接航班离港延误,以及整个后续航班串延误时间的影响,结果表明,不同时刻分离方案会造成不同的延误传播效果。本文为飞机、机组资源分离时刻的选择提供了定量分析方法,结果表明,资源分离时刻的不同对衔接航班的离港延误,以及整个后续航班串延误波及时间的影响都不同。     

基于天气干扰的航班延误风险分级研究

航班过站衔接时间是一把"双刃剑",宽松的过站时间,有助于吸收航班延误,降低不正常航班成本,但是影响飞机平均日利用率及运营效率。因此,为设置合理的航班衔接时间,从影响航班运营的天气因素出发,建立相应的季节性指标体系,按照冬春和夏秋季分别确定各项指标权重,并运用模糊综合评价法对天气因素导致的航班延误进行分级。最后,以国内某航空公司航班串进行实例分析。结果表明,基于天气干扰的季节性指标来评估航班延误并以此为依据设置航班过站衔接时间,可以缓解航班延误的传播,从而降低航班延误。     

基于数字孪生的航班链延误动态预测模型

针对复杂多变的航班运行环境，提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型，以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建，采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测，并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化，最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验，得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）为11.79 min，低于其他基线模型和静态模型；且引入孪生数据驱动分析和修正后，紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明，模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互，并具有优良的预测精度和自适应性。     

航班延误赔偿现状及乘客过激行为的分析与预防

航班延误产生的矛盾会导致乘客采取过激的方式维权,这对民航运输安全造成了很大的影响。本文分析了航班延误后旅客采取的过激维权行为的原因,并从不同角度提出了预防措施,希望能对避免航班延误后乘客和航空公司发生矛盾以及采取过激维权行为有所裨益。