基于贝叶斯网络的空中交通延误传播分析

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.     

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。     

航班延误预警指标体系与预警量级构建

为了对机场航班延误状况进行有效评价,考虑了航班延误的影响规模、影响程度、影响范围,采用了六个预警指标即延误率、平均延误时间、受影响航班架次、受影响航空公司数、受影响目的地机场数、延误旅客人数,构建了航班延误预警指标体系。由模糊层次分析法（FAHP）得到各指标权重,利用模糊综合评判法对航班延误状况进行综合评价。评价结果表明：预警指标能较准确地反映航班延误状况,评价结果客观,可作为机场航班延误预警参考使用。     

基于经济损失的航班延误恢复模型研究

分析了航班延误的恢复调度问题,并针对问题提出了一种机场大面积航班延误恢复模型,模型考虑了航班延误的延误时间,还考虑了不同机型对航班延误经济损失造成的影响。构造了基于免疫机制的免疫遗传算法来求解模型,此算法保留了标准遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在相当大的程度上避免了未成熟收敛。用实际的航班信息进行仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

基于改进免疫粒子群算法的动态航班着陆调度

为改进机场终端区空中交通流量管理,对动态航班着陆次序进行适当调整,使机场和空域的可用容量达到最有效利用,减少航班延误造成的经济损失,提出一种新颖的动态免疫粒子群优化算法(DIPSO),重点针对待着陆航班的动态变化,结合滑动时间窗,多方面考虑现实约束,在确保航班延误成本最小的同时,兼顾航班着陆的公平性和管制员的工作负荷。仿真结果表明,在处理动态航班着陆问题上与先来先服务相比有效降低了延误成本。     

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。     

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。     

基于免疫禁忌混合算法的航班快速恢复研究

为了减少枢纽机场大面积航班延误带来的经济损失，结合航班延误经济损失模型，在免疫进化算法的基础上，通过引入禁忌搜索进行优化改进，尝试用免疫禁忌混合算法解决航班延误恢复的问题。仿真实验结果表明，算法在航班快速恢复的问题中收敛速度和解的质量方面均优于标准遗传进化算法，既提高了航班恢复求解的效率，又减少了延误损失。     

一种新型航班延误组合预测模型

为了克服单一的航班延误预测模型在预报时的缺陷,在分析航班延误的特点的情况下,提出了一种基于危险模式和灰色预测组合的新型航班延误预测的方法。对这两种预测方法的结果采用加权组合预测的方式来预测航班延误的趋势变化,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数动态确定。最后通过国内的某枢纽机场的航班延误情况进行了验证。实验表明该模型可以不受某一较差的预测模型影响,从而有较好的预测效果。     

中欧枢纽机场航班协同放行需求与对策研究

随着中欧之间航空运输量的不断增加,中欧几个主要枢纽机场之间互飞的航班量增长迅速,从欧洲空中交通流量管理系统发展的经验来看,协调枢纽机场航班放行时间可以显著地减少空域拥挤,减少航班延误,提高航班的正常性和可预测性.尝试从分析中国北京首都机场等几大枢纽机场中欧之间航班飞行流量、起降时刻出发,从减少中国枢纽机场拥挤的角度分析中欧协同放行的必要性,从航班和机场信息共享、协同放行机制等角度分析其可行性,以期望为进一步加强中欧航空合作打下基础.由于时间和数据限制,研究无法从欧洲空管角度做出类似的分析.     

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.     

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。     

Depeaking – economic optimization of air traffic systems

More than half of all flights in and out of Frankfurt International Airport are conducted by Lufthansa airlines, as it is one of their two major hubs. The so called hub and spokes systems allow airlines to bundle major passenger flows via connecting flights across the in- and outbound traffic. The reliability of these transfer connections, and specifically the arrival punctuality at the hub airports are crucial to the economics of the daily operation.Since Frankfurt International Airport has lately been one of the most congested airports in Europe, delays (in particular arrival delays) have increased quite significantly throughout the last years. To compensate for additional queueing time in the arrival processes, the scheduled block times inbound Frankfurt were continuously adjusted upwardly keeping the arrival punctuality (and thereby the connection reliability) close to stable. The two disadvantages of this approach have been the decrease in aircraft productivity and over-deliveries in peak hours, which in turn induce either additional block time delay or ground delay programs inbound Frankfurt.This paper introduces an iterative stochastic-simulation approach that models the vicious circle of lengthening block times and increased over-deliveries. In a second step it quantifies the operational and economical effects of depeaking the schedule and illustrates the overall growth potentials for the depeaked operation of the airport. The schedule was successfully implemented in Frankfurt in summer 2004.     

基于聚类分析和DEA的枢纽机场评价研究

针对枢纽机场运行效率低下和盲目追求建设超前性问题,用聚类分析明晰全国枢纽机场等级,通过DEA研究枢纽机场的运行效率,并根据各机场发展需求和功能定位,提出我国枢纽机场协同发展策略.结果表明:民用机场被分成4类,一级、二级、三级枢纽分别为3、15、31个.49个枢纽机场中,北京、广州、昆明、深圳、三亚机场效率为1,为DEA有效.评价方法对改善机场的运行业绩具有参考价值,为机场的顶层设计规划提供科学的管理决策依据.     

机场飞行区资源调度问题研究(三)：研究热点与挑战

全球航空运输需求的持续和迅猛增长,使得诸多大型繁忙机场正面临高频次飞行冲突、大范围空域拥堵、大面积航班延误等一系列严峻问题。本文聚焦飞行区资源调度的研究热点与挑战问题,为机场飞行区资源调度问题研究系列之三。从多维视角对飞行区资源调度问题进行详细分类,梳理近几年在容量预测、跑道配置、态势感知、空地调度、性能权衡等方面的研究热点,并对该领域目前面临的主要挑战进行综合分析。研究成果旨在为机场运行管理理论与应用的可持续发展提供科学指引。