基于JSP的数据访问技术

以民航航班信息查询为例，重点分析和说明了利用JSP进行数据访问的两种技术实现，并比较了这两种数据访问技术的各自优势。     

东航江苏公司圆满实现安全飞行13周年

2006年9月8日凌晨2:20,随着东航江苏公司三亚至南京的MU2788航班安全降落在南京禄口国际机场,该公司便圆满实现了安全飞行13周年,在保障安全的历程中又改写了一项新的记录。据统计,东航江苏公司自1993年9月8日开飞至今已累计组织了15万架次、27.5万小时的安全飞行,先后受到了全     

浅谈晚到转正常航班的运输保障工作

出港航班正常率是衡量机场保障水平的一个重要指标，一直被机场高度重视，也是广大旅客关注的一个焦点。安全正点是旅客的第一需求，按公布的班期时刻保障航班起降，是机场运行的关键，是改善服务工作，提高旅客满意度的基础，是树立良好机场品牌形象的重要基石。     

西南分公司开展“精品航班月”活动

日前．西南分公司成都乘务部开展了“精品航班月”活动．以全面提升空中服务质量。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

基于改进的状态空间模型进化算法的航班优化调度

单跑道进离港航班优化调度是将某一时间窗内进离港航班看作一个整体,对进离港航班进行统一优化排序,属于典型的组合优化问题。改进的状态空间模型序号编码进化算法（MOSEA）采用序号编码,不使用交叉算子,且通过构造状态进化矩阵来实现基因换位等遗传算子功能,使种群不断地进化,并结合选种池的选择操作实现种群的优胜劣汰。MOSEA算法将问题的解答过程表示为离散状态空间模型的动力学过程,突破了遗传算法的计算模式,简化了遗传操作,并研究了其在航班进离港优化调度中的应用。仿真实验表明：MOSEA算法与遗传算法、先到先服务（FCFS）航班排序相比,航班总延误时间分别降低了22.13%、32.06%,且运算速度更快。     

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。