航空公司的航班延误成本模型

随着中国民航运输需求的增长,航班延误问题日趋严重。用直接方法和间接方法构建了航班延误的成本模型,结合中国民航实际数据,对模型的参数进行估计,取得了较好的效果。对比了直接法和间接法的优劣,给出了其应用范围,为相关的决策提供了有利的指导。     

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。     

天气因素导致的航班延误问题研究

针对天气干扰下的分季节的航班过站衔接时间优化问题,在对各个航班的潜在延误风险等级评价的基础上,通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望,以优化前后总的波及延误之差最大化为目标函数,分别建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化.最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较.研究结果表明,分季节的松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显.     

关于航空运输中延误责任问题的探讨

在航空运输中,由于延误而产生的纠纷时有发生,有些旅客和货主不堪于这种因延误带来的诸多不便和种种经济损失,被迫诉诸法律,试图以法律的手段维护自己的合法权益。但如何利用法律来达到上述目的,航空运输方面的有关情况及法律规定对许多     

区域管制空域航班延误实时预测模型

目前航班延误是航空运输业亟待解决的问题之一,建立有效的预测模型实现较准确的实时延误预测,对管制员解决空中交通拥挤、减少航班延误意义重大.基于航班计划,建立区域管制空域内单航路的平均延误时间实时预测模型,通过求和可得到空域内多航路的延误预测模型.算例分析表明,模型能够实时预测区域管制空域平均延误时间,是可行有效的.     

谈航班延误后的服务工作

航班延误是航空公司运输服务中常见且影响人数较多的一种服务失误,也是一直以来困扰各航空公司和旅客的一大难题。尤其是航班延误之后航空公司未能提供完善的地面服务措施之时,旅客的反应就会更加强烈。那么,究竟是哪些问题导致在航班延误后引起旅客强烈不满?在出现延误后,航空公司、机场等各方又该采取哪些措施,彻底改变它在人们心目中的形象呢?本文就这些问题的出现和解决进行了探讨。     

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。     

航班延误补偿标准研究

中国现已具备航班延误补偿立法的条件,应由有立法权限的机构在借鉴国内外经验的基础上制定统一的补偿标准。该标准的主要内容应包括延误的界定、延误原因、补偿形式以及实施方式等方面。各航空公司应积极对外公布补偿标准并严格执行。     

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。     

基于贝叶斯网络的航班延误数据初步分析

导致航班延误的影响因素很多,虽然有研究致力于原因分析,但重点多在于定性分析,并没有对这些因素进行界定,而使航班延误的结果存在一个模糊的范围.将概率统计的贝叶斯规则用于分析民航航班数据,建立贝叶斯网络模型,对航班延误发生的时间,延误的时间以及延误原因进行分析.通过贝叶斯方法的概率统计,直观反映航班进出机场的延误情况.研究结果可以辅助领导层决策,针对具体延误原因制定相关策略,为减少飞机延误,保证航空公司飞行正点率工作提供切实的依据.     

基于先验频繁模式算法的航班延误关联规则挖掘

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。     

基于Logit模型的航班延误后乘客行为选择研究

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。     

空中交通管制服务与航班延误

造成航班延误的原因主要有:天气、机务、商务、航空公司的调配、机场地面保障以及空中交通管制等等,其中空中交通管制原因是最复杂的,往往还与其它原因相互关联。因此如何解决空管的难题,就显得尤为突出了。大部分旅客甚至包括许多民航业内人士对空中交通管制的工作内容,空中交通管制如何影响航班运行不甚了解。下面从空中交通管制服务为什么会造成航班延误,以及空中交通管制部门为减少航班延误所做了哪些努力谈谈认识。空中交通管制职责主要是:防止航空器之间相撞,航空器与地面障碍物相撞,确保安全,而加速空中流量,使空中交通更加安全有序…     

美国民航旅客延误研究

航班延误问题是民航运输的老大难问题,常为旅客出行造成很大的不便,使他们相当不满。站在旅客的角度研究民航运输的延误问题对行业发展尤为重要,美国就此设立了专门的旅客延误研究项目。