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。     

不确定性因素下航班延误波及建模与分析

针对机场终端区日益严重的航班延误,提出了一种基于有色－时间Petri网的不确定性因素下航班延误波及分析模型。模型综合考虑航班运行尾流、跑道运行模式、跑道占用时间等运行安全间隔约束,同时根据连续航班间的信息更新,设计进离场航班序列动态调整流程,并由计算模型可得出航班延误总架次及时间。最后,依据历史延误数据分析得出不确定性因素延误的概率分布。选取上海浦东机场为背景对模型进行仿真验证,仿真结果表明,所构建模型可用于战略阶段的航班延误波及程度与过程的评估。     

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。     

采取积极措施缓解雷雨天气首都机场航班延误

今年入夏以来,首都机场雷雨天气频发,民航空管部门不得已对空中交通流量进行了控制,致使航班延误数量增加;涉及面也较广,影响到上海、广州和成都等地区航班的正常起降。首都机场在雷雨天气的大面积航班延误,表面上看是天气原因,其实还是飞行量增长过快和机场保障容量有限矛盾日益突出的问题。首都机场目前日平均航班起降量在940-960架次,基本达到饱和状态,天气、保障设备均正常时,一般情况可以保证航班正常;但在航班起降高峰时段,特别是遇到雷雨天气的影响,实施空中交通流量控制导致航班延误就在所难免,甚至持续较长时间,影响较大的范围。由…     

考虑雷暴气象细分因子的航班延误集成学习预测

雷暴天气对机场航班延误的影响较为显著,早期的航班延误预测模型通常将雷暴的影响因素看作单一的0-1变量,缺乏对雷暴气象因子的进一步细分,导致现有航班延误模型在恶劣天气下的预测效果不佳。选取国内两个机场全年的航班计划数据,基于机场的天气雷达数据提取了12个雷暴气象细分因子。在此基础上,采用随机森林算法计算各雷暴气象细分因子...     

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.     

南京禄口机场全面加强场道管理

南京禄口国际机场投入使用已8年，随着时间的推移，受自然条件、飞机荷载的频繁冲击等因素影响，机场场道异常情况开始出现，尤其是道面轻、中度破损还呈逐年增多的趋势，特别在今年2月20日，因为机场场道破损造成机场关闭，虽然机场建设管理部门进行及时抢修，还是造成十几个航班延误，大量旅客滞留机场，给机场正常保障增加很多困难，也给机场带来不小的负面影响。     

基于免疫进化算法的枢纽机场停机位调度模型

针对繁重机场日益严重的航班延误问题,以提高旅客的满意度和减少航班滑行时间为目标,提出了一种高效的停机位分配模型。模型基于免疫进化算法,以最少航班被分配到远机位和航班滑行时间的均方差最小为目标函数。模型可以用于在机场航班时刻已知的情况下,对不同时段的航班的停机位进行高效快速分配,通过国内某大型机场的实际运行数据进行计算及对比分析表明,模型和方法是有效可行的。     

加强航班正常性的航空气象服务

天气是否适合飞行是关系到航班飞行安全、正常起降的重要因素，特别是复杂气象条件更直接威胁着飞行安全。据统计，全球机场的飞行延误事件中，因天气原因造成延误的占41％，其中，可避免的天气原因造成延误的占17％。我国近几年平均因天气原因造成航班延误的占不正常航班的31％。尽管机场助航设施和飞机的性能越来越先进，不利天气条件对飞行的制约作用有所减小，但对处于一定气候环境和气象条件的机场和航路来说，短时的不利天气都会造成机场旅客滞留、航班大面积延误，严重影响航班的正常和安全。     

地面等待模型中的旅客延误时间成本分析与仿真

针对多机场地面等待问题MAGHP(Multi Airport Ground Holding Problem),深入研究了影响旅客延误时间的因素,并将其应用于数学模型中目标函数的计算。将航班延误时间转化为旅客延误时间,提出了一个在航班取消情况下减少旅客延误的新方法,并与多机场地面等待模型进行了比较,仿真结果表明,可以大幅度减少旅客延误时间。     

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。     

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.     

民航主要机场联手筹建航班延误运行协调机制

倘若民航有一个航班出现“不正常情况”下的延误,往往会连锁影响几个甚至十几个航班的延误。当前随着民航运输量的迅猛发展,各机场面临的诸如灾害天气、公共卫生事件、非法干扰事件等带来的“不正常情况”下的航班延误日渐显现。11月16日至17日,在由首都机场、上海浦东和虹桥机场、广州白云机场等16家全国主要机场参加的机场安全年会暨规范机坪运行管理研讨会上,讨论了建立以民航总局牵头、全国主要机场为运作主体的处置“不正常情况”航班延误运行协调的机制设想。该机制宗旨为各机场互相通报信息,互相协调,帮助对方机场提前处置航班和旅客…     

临时航线运行效果评估研究

依托2012—2015年福建空管分局进近情况及福州长乐国际机场航班延误情况，由专家及一线管制员为各因素不同延误等级所占比重进行打分，建立延误等级模型，再通过打分情况建立物元评估模型，得出关联隶属度评估机场综合延误程度，以及使用临时航线前后延误程度的变化，最后，得到了福州长乐机场延误影响因素及综合延误程度的定性定量分析结果。     

基于进离场容量转化的航班延误优化研究

为了提高机场运行效率,缓解航班延误,研究了进离场容量转化的特性,并建立了以延误时间最小的航班优化模型。结合实际运行数据对模型进行了验证,探讨了进场航班权重系数对进离场容量转化的影响。结果表明:采用进离场容量转化的方式可以增加进离场总容量,从而降低航班运行的总延误;该模型能提供优化的流量分配方案,可应用于机场流量管理。     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。