航班延誤是限制民航業(yè)發(fā)展的難題之一。隨著“大數(shù)據(jù)”時代到來,如果能基于數(shù)據(jù)挖掘等新技術與決策支持理論開展航班延誤預測研究,進而可對航班延誤情況進行預警,這將對航空公司制定航班計劃和安排延誤航班后續(xù)保障工作有很大幫助。本論文以航空公司的航班延誤預測為應用背景,分析大量航班歷史運行數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在特征,找出延誤波及變化趨勢和各要素之間的關聯(lián)性,為航班延誤預警管理提供理論與方法支持。本文的主要研究工作如下：1.根據(jù)民航規(guī)章和航空公司調(diào)研數(shù)據(jù),歸納總結了航班延誤相關概念及延誤原因。研究數(shù)據(jù)挖掘技術中分類和預測的相關模型及算法,提出了預測在航空公司運行管理過程中的重要作用。2. 針對短周期航班計劃的延誤預測分析。以時間序列數(shù)據(jù)挖掘算法為主要建模方法,采用層次分析法(AHP)提出了以延誤率、平均延誤時間、延誤旅客人數(shù)為評價指標的航班延誤狀態(tài)描述方法,分別建立了基于馬爾科夫鏈(Markov)和時間序列的航班延誤預測分析模型,針對評價指標預測時間序列屬性后續(xù)狀態(tài),并以算例仿真結果對比分析模型的優(yōu)劣性。3.針對指定航班計劃的延誤預測分析。以貝葉斯網(wǎng)絡(BN)和動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(DBN)推理為主要建模方法,通過建立航班數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡分析模型,得到不同條件下航班延誤情況概率分布；研究了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡推理和仿真過程,提出了一種用于構建航班延誤預測模型的新方法,建立了實際航班數(shù)據(jù)的隱馬爾科夫(HMM)延誤預測分析模型,利用隱馬爾科夫模型中解碼問題Viterbi算法實現(xiàn)了航班延誤時間的預測,該方法提高了航班延誤預測對象的精確性,并給出實例仿真過程,驗證了模型的有效性。4.航班延誤預警機制的研究。以模糊數(shù)學為主要建模方法,將預警管理理念應用到航班延誤預測分析過程中。運用模糊層次分析法確定延誤預警指標體系,利用模糊綜合評判法對航班延誤狀況進行了綜合評價。最后以航空公司實際運行數(shù)據(jù)進行了實例仿真,評價結果表明,預警指標能較準確地反映航班延誤狀況,評價結果客觀,可為航空公司延誤預警管理工作提供支持。
【學位單位】：中國民用航空飛行學院
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2016
【中圖分類】：F562;V352
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 前言
    1.1 研究背景
        1.1.1 航班延誤問題
        1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術
    1.2 航班延誤研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外硏究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及意義
    1.4 論文創(chuàng)新與結構
    1.5 本章小結
第二章 數(shù)據(jù)挖掘技術與航班延誤
    2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術簡介
        2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念
        2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的工作流程
        2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的功能和算法
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘中的預測
        2.2.1 預測的定義
        2.2.2 預測在航空公司運行管理中的作用
    2.3 航班延誤問題分析
        2.3.1 航班延誤定義及相關概念
        2.3.2 航班延誤因素分析
        2.3.3 航班原始數(shù)據(jù)分析
    2.4 本章小結
第三章 針對短周期航班計劃的延誤預測
    3.1 時間序列數(shù)據(jù)挖掘介紹
        3.1.1 時間序列數(shù)據(jù)挖掘主要任務
        3.1.2 時間序列預測的常用方法
    3.2 航空公司航班延誤層次分析模型
        3.2.1 層次分析法介紹
        3.2.2 航班延誤層次分析模型
    3.3 基于馬爾科夫鏈的航班延誤預測
        3.3.1 馬爾科夫鏈的基本理論
        3.3.2 航班延誤預測模型建立
        3.3.3 預測過程
        3.3.4 預測結果分析
    3.4 基于時間序列模型的航班延誤預測
        3.4.1 指數(shù)平滑方法介紹
        3.4.2 線性ARIMA模型介紹
        3.4.3 預測過程
        3.4.4 預測結果分析
    3.5 模型預測效果對比分析
    3.6 本章小結
第四章 針對指定航班計劃的延誤預測
    4.1 貝葉斯網(wǎng)絡基礎
        4.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡原理
        4.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡的分類
        4.1.3 貝葉斯網(wǎng)絡的創(chuàng)建
    4.2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡學習
        4.2.1 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡模型
        4.2.2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡推理
        4.2.3 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的仿真
    4.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡的航班離港延誤數(shù)據(jù)分析
        4.3.1 航班延誤貝葉斯網(wǎng)絡模型
        4.3.2 參數(shù)估計與數(shù)據(jù)分析
        4.3.3 模型評估
    4.4 基于隱馬爾科夫模型的航班延誤預測分析
        4.4.1 隱馬爾科夫模型基本原理
        4.4.2 航班延誤隱馬爾科夫預測模型
    4.5 算例分析
        4.5.1 算例一
        4.5.2 算例二
    4.6 本章小結
第五章 航班延誤預警管理分析
    5.1 預警指標體系的確定
    5.2 評價方法介紹
        5.2.1 模糊層次分析法
        5.2.2 模糊綜合評判法
        5.2.3 航班延誤評價方法的確定
    5.3 預警量級的構建
        5.3.1 基于模糊層次分析法確定預警指標權重
        5.3.2 航班延誤預警量級構建
        5.3.3 模糊綜合評判隸屬函數(shù)的構建
    5.4 實例仿真
    5.5 本章小結
結論與展望
參考文獻
附錄
攻讀碩士學位期間取得的學術成果
致謝

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本文編號：2877343