發(fā)布時(shí)間：2018-05-25 23:44

  本文選題：大面積航班延誤 + 實(shí)時(shí)預(yù)警�。� 參考：《中國(guó)民航大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著我國(guó)航空運(yùn)輸業(yè)的迅速發(fā)展,空中交通容量不能滿足日益增長(zhǎng)的空中交通需求,加上天氣、空管、機(jī)場(chǎng)等不確定因素,大面積航班延誤頻繁發(fā)生。大面積航班延誤不僅造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,而且極易滋生不安全事件。實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的對(duì)大面積航班延誤進(jìn)行預(yù)警有利于空管部門(mén)、航空公司和機(jī)場(chǎng)等相關(guān)單位及時(shí)、有效的調(diào)整運(yùn)行方案,提高應(yīng)急處置能力,確保航班運(yùn)行安全、順暢。本文首先基于大面積航班延誤預(yù)警歷史數(shù)據(jù),利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法探索大面積航班延誤的時(shí)空分布規(guī)律,并用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法驗(yàn)證主要延誤因素的相關(guān)性;然后,提出基于航班計(jì)劃的實(shí)時(shí)航班延誤預(yù)警模型,評(píng)估區(qū)域管制空域?qū)崟r(shí)延誤程度;隨后,采用傳染病模型對(duì)大面積航班延誤的傳播機(jī)理進(jìn)行研究,分析航班狀態(tài)轉(zhuǎn)化關(guān)系,建立了基于改進(jìn)SIR的航班延誤傳播預(yù)警模型;最后,從大面積航班延誤特征屬性出發(fā),再考慮實(shí)時(shí)的天氣因素,應(yīng)用支持向量機(jī)構(gòu)建基于SVM的大面積航班延誤等級(jí)預(yù)測(cè)分類策略,算例表明該模型的有效性,對(duì)比分析表明采用[0,1]歸一化方式和徑向基核函數(shù)時(shí)預(yù)警等級(jí)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高,準(zhǔn)確率高達(dá)94.8%。
[Abstract]:With the rapid development of China's air transportation industry, the air traffic capacity can not meet the increasing demand for air traffic. In addition to the weather, air traffic control, airport and other uncertain factors, a large area of flight delays occur frequently. Large-area flight delays not only cause huge economic losses, but also easily breed insecurity. Real-time and accurate early warning of large area flight delay is beneficial to air traffic control department, airline company and airport and other related units to adjust the operation plan in time and effectively, improve the emergency handling ability, and ensure the flight operation safety and smooth. Based on the historical data of large area flight delay warning, this paper uses multivariate statistical analysis method to explore the temporal and spatial distribution of large area flight delay, and uses statistical method to verify the correlation of main delay factors. A real-time flight delay warning model based on flight planning is proposed to evaluate the degree of real-time delay in regional control airspace. Then, the infectious disease model is used to study the propagation mechanism of flight delay in a large area, and the relationship between flight status transformation and flight status transformation is analyzed. A flight delay propagation early warning model based on improved SIR is established. Finally, the real-time weather factors are considered based on the characteristic attributes of large area flight delay. A large area flight delay grade prediction and classification strategy based on SVM is applied to support vector mechanism. An example is given to show the effectiveness of the model. The comparison and analysis show that the prediction accuracy of the early warning level is the highest when the [0Y 1] normalization method and radial basis function kernel function are adopted. The accuracy rate is as high as 94. 8%.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：V355

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1935111