隨著當(dāng)今民用航空運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展，航班延誤問題也日漸突出，而伴隨航班延誤而來的衍生事件的危害更不能忽視。若能對航班延誤及其衍生事件作出準(zhǔn)確的預(yù)警，將大大降低了航空公司的經(jīng)濟(jì)損失。本文的主要目的是結(jié)合航班延誤預(yù)測與監(jiān)控系統(tǒng)中提供的人群特征為航班延誤引發(fā)的衍生事件建立一個預(yù)警模型，及早地預(yù)測航班延誤及由此引發(fā)的旅客群體性事件，以便工作人員做好及時的應(yīng)急處置。首先，本文介紹了航班延誤預(yù)測方法與人群特征提取方法。在航班延誤預(yù)測中采用加權(quán)馬爾科夫預(yù)測算法與貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法分別獲取未來時段內(nèi)的離港航班延誤量與平均延誤時間；在提取人群特征的過程中，采用SA-AdaBoostSVM人臉識別與紋理分析相結(jié)合的方法提取人群密度特征，同時采用空間聚類算法提取人群聚集外形特征。接著，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了每一個算法的可行性，即實(shí)現(xiàn)了模型所需特征量的獲取。然后，選取敏感的特征量建立模型的預(yù)警指標(biāo)體系，借助文獻(xiàn)與調(diào)研來構(gòu)建各預(yù)警量級，進(jìn)而建立了對航班延誤衍生事件的綜合評判模型，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一預(yù)警模型的準(zhǔn)確性。最后，總結(jié)了本文的研究內(nèi)容和實(shí)現(xiàn)的成果，并提出了有待進(jìn)一步研究和探索的問題。 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

生成延誤量序列的算法流程

生成離港延誤時間序列的算法流程

離港延誤的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3419193