控制和減少航班延誤是國內(nèi)外民航管理工作的一個(gè)長期主要任務(wù)。通過航班數(shù)據(jù)分析,挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在特征,并找出其中的延誤與波及變化趨勢(shì),對(duì)航班延誤問題的研究有重要指導(dǎo)意義。本文采用定性分析和定量分析相結(jié)合的方法深入研究了航班延誤的理論問題,應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論建立實(shí)際航班數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,分析航班延誤影響因素之間的因果關(guān)系,給出不同條件下航班延誤的概率分布情況。重點(diǎn)研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的理論方法問題。第一章概述,介紹了航班延誤問題的提出,航班延誤與波及問題特性分析,總結(jié)了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀;描述了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程;給出本文主要研究思路。第二章介紹貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),描述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本概念,討論了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、評(píng)分模型以及模型優(yōu)化的主要方法。第三章提出了高評(píng)分優(yōu)先遺傳模擬退火貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法,把解決組合優(yōu)化問題的模擬退火搜索算法和遺傳算法應(yīng)用于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí),有效避免高分個(gè)體誤導(dǎo)種群發(fā)展方向所帶來的早熟問題,以提高貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的精度。第四章提出了基于遺傳禁忌搜索的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法,將禁忌搜索算法的思想應(yīng)用于基于遺傳算法的貝葉斯網(wǎng)... 

【文章來源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：113 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

航空器運(yùn)行過程中的航班延誤分類

天津大學(xué)博士學(xué)位論文時(shí)間，該架飛機(jī)執(zhí)行的后續(xù)航班任務(wù)，即便不再受天氣影響也同樣會(huì)發(fā)生間的延誤。不難想象，對(duì)于大型樞紐機(jī)場由于天氣原因引發(fā)的多航班延誤因?yàn)檠诱`波及造成更大面積的航班延誤。如圖 1-2 表示航班計(jì)劃表中的三架飛機(jī)連續(xù)航班的計(jì)劃和實(shí)際執(zhí)行情況飛機(jī) A 一天連續(xù)飛行 4 個(gè)航班(flight)，飛機(jī) B，C 分別連續(xù)飛行 3 個(gè)和 5。連續(xù)航班的存在產(chǎn)生這樣的問題：由于計(jì)劃緊湊，當(dāng)初始航班發(fā)生延誤應(yīng)的后續(xù)航班也將發(fā)生不同程度的延誤。圖 1-2 中每個(gè)矩形條左、右端橫別對(duì)應(yīng)航班的起飛時(shí)間、到達(dá)時(shí)間，兩航班之間為過站時(shí)間。實(shí)線矩形條班計(jì)劃情況，對(duì)應(yīng)下面的虛線矩形條表示航班實(shí)際執(zhí)行情況。圖中三架飛在航班延誤。初始航班延誤波及產(chǎn)生下游航班延誤，波及情況因初始延誤及下游各過站時(shí)間延長的不同而不同。

到后驗(yàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的過程稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)對(duì)先驗(yàn)知識(shí)的修正，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)，上次學(xué)習(xí)得到的后驗(yàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)變成下一次學(xué)習(xí)的先驗(yàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，如圖2-2所示[33]。圖 2-2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)持續(xù)學(xué)習(xí)圖貝葉斯網(wǎng)的學(xué)習(xí)分為結(jié)構(gòu)和參數(shù)分布學(xué)習(xí)，貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)通�？捎深I(lǐng)域?qū)＜医o出。2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)的目標(biāo)是:給定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)S 和訓(xùn)練樣本集D，利用先驗(yàn)知識(shí)，確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型各節(jié)點(diǎn)處的條件概率密度，記為: p (θ D,S)。常見的參數(shù)學(xué)習(xí)算法有:最大似然估計(jì)算法、貝葉斯算法、EM 算法和梯度下降算法等。相對(duì)于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)完整和不完整情況，參數(shù)學(xué)習(xí)算法不相同，學(xué)習(xí)的難易程度也不一樣[34-37]。2.3.1 完備數(shù)據(jù)集下參數(shù)的學(xué)習(xí)隨機(jī)數(shù)據(jù)集的每個(gè)事例中都觀察到了所有的變量，則稱數(shù)據(jù)完備。完備數(shù)據(jù)集下的參數(shù)學(xué)習(xí)主要有最大似然估計(jì)和貝葉斯估計(jì)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多等級(jí)模糊評(píng)價(jià)方法在航班延誤中的應(yīng)用[J]. 石麗娜.  上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(03)
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[9]分組樣本下Bayes網(wǎng)絡(luò)條件概率的學(xué)習(xí)算法[J]. 汪榮貴,張佑生,彭青松.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2002(06)
[10]區(qū)域空中交通流量控制研究[J]. 趙嶷飛,金長江.  飛行力學(xué). 2002(02)

博士論文
[1]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與決策應(yīng)用研究[D]. 張少中.大連理工大學(xué) 2003
[2]貝葉斯學(xué)習(xí)理論及其應(yīng)用研究[D]. 宮秀軍.中國科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所） 2002
[3]知識(shí)發(fā)現(xiàn)的圖模型方法[D]. 李剛.中國科學(xué)院軟件研究所 2001



本文編號(hào)：3487748