【摘要】：本文針對(duì)航班正常性這一當(dāng)前行業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)問題,以不確定理論為基礎(chǔ),對(duì)航班計(jì)劃性延誤進(jìn)行預(yù)測(cè)。計(jì)劃性延誤是指航班因計(jì)劃飛行、計(jì)劃過(guò)站等環(huán)節(jié)預(yù)留時(shí)間不足導(dǎo)致的延誤。本文首先提出了基于貝葉斯理論的分布建模方法,為航班運(yùn)行各環(huán)節(jié)的建模奠定基礎(chǔ)。在建模過(guò)程中,引入三次樣條插值以解決分布相乘的問題。隨后,將航班運(yùn)行分為滑出、飛行、滑入、過(guò)站四個(gè)環(huán)節(jié),為每個(gè)環(huán)節(jié)建立不確定分布模型。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)串行不確定事件疊加算法,計(jì)算航班運(yùn)行全過(guò)程的不確定分布,為估計(jì)因過(guò)站時(shí)間不足導(dǎo)致的計(jì)劃性延誤提供了依據(jù)。此外,本文通過(guò)對(duì)計(jì)算每個(gè)航班鏈的串行疊加效果來(lái)刻畫航班計(jì)劃性延誤的波及效應(yīng)。最后,本文通過(guò)將航班抽象成進(jìn)程、飛機(jī)抽象成內(nèi)核,以并行系統(tǒng)的方式刻畫了航班計(jì)劃表運(yùn)行過(guò)程,并對(duì)航班計(jì)劃表的魯棒性進(jìn)行了研究。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法可以有效地從單個(gè)航班角度、航班鏈角度、航班計(jì)劃表角度對(duì)計(jì)劃性延誤進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高,可為航空公司制定合理的航班計(jì)劃提供決策依據(jù)。
【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】：2019
【分類號(hào)】：V355.1
【圖文】：

前三列表示原始數(shù)據(jù)集的屬性值所在的范圍。例如，IRIS 中Sepal_length = 5.1，Sepal_width = 3.5，Petal_length = 1.4，Petal_width =epal_width 值位于第五個(gè)區(qū)域內(nèi)。Petal_length 值和 Petal_width 值在第，將該示例轉(zhuǎn)換為<5.1,5,1,1>的形式。第四列表示符合條件的示例的列分別列出了由 bootstrap 和基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布預(yù)測(cè)模型進(jìn)學(xué)期望值。 3.1 可以看出，用這兩種方法預(yù)測(cè) Sepal_length 的期望值非常相似。兩種方法之間的差異會(huì)減小�？紤]這樣一個(gè)特例，樣本集中只有一個(gè)樣哪種重采樣方法，采樣結(jié)果都只是單個(gè)實(shí)例的重復(fù)。在這種情況下，力。而基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布預(yù)測(cè)模型所提出的方法通過(guò)放寬控以生成更多類似的實(shí)例。因此，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布預(yù)測(cè)模型范圍更廣。這兩種方法對(duì)不同的樣本大小的平均根誤差如圖 3-4 所示本的大小，Y 軸表示平均根誤差。

算法進(jìn)行驗(yàn)證。該航空公司共有 67 架飛機(jī)，航班計(jì)劃每年分為冬春計(jì)劃和夏秋計(jì)劃，每個(gè)計(jì)劃周一至周日各有不同，因此，每個(gè)航季可看作有七個(gè)不同的計(jì)劃，每年有兩個(gè)航季 14 個(gè)計(jì)劃，4 年共有 56 個(gè)計(jì)劃。該航空公司數(shù)據(jù)包含航班日期、性質(zhì)、航班號(hào)、機(jī)號(hào)、機(jī)長(zhǎng)、起飛站、計(jì)飛、實(shí)飛、實(shí)達(dá)、計(jì)達(dá)、到達(dá)站、過(guò)站、不正常種類、不正常說(shuō)明、延誤時(shí)間、延誤、推出、滑入、關(guān)艙門、開艙門、歸屬部門、延誤代碼、停機(jī)位、COBT、機(jī)型、航路字段。根據(jù)這些字段，定義滑出時(shí)間為實(shí)飛與推出的差，滑入時(shí)間為滑入與實(shí)達(dá)的差，飛行時(shí)間為實(shí)達(dá)與實(shí)飛的差，過(guò)站時(shí)間為推出與前一個(gè)航班滑入的差。實(shí)驗(yàn)首先選取該公司航班運(yùn)行量最大的前 15 個(gè)機(jī)場(chǎng)分別計(jì)算滑入、滑出、過(guò)站時(shí)間分布，如圖 5-1、5-2、5-3 所示。選取航班運(yùn)行量最大的前 15 個(gè)航線計(jì)算他們的飛行時(shí)間分布，如圖 5-4 所示。本實(shí)驗(yàn)使用的是該航空公司 2014 年至 2017 年夏秋航季的數(shù)據(jù)，試驗(yàn)中沒有對(duì)條件進(jìn)行細(xì)分，認(rèn)為這些條件對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響是一致的。在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)中將進(jìn)一步驗(yàn)證各個(gè)子條件是否會(huì)對(duì)時(shí)間分布產(chǎn)生影響。

圖 5-2 TOP15 機(jī)場(chǎng)滑出時(shí)間分布（夏秋航季）圖 5-3 TOP15 機(jī)場(chǎng)過(guò)站時(shí)間分布（夏秋航季）從圖 5-1 和圖 5-2 中不難發(fā)現(xiàn)，不同機(jī)場(chǎng)的滑入、滑出時(shí)間可能存在較大差異。圖

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