基于改进因子评点法的公交专用道服务水平分级

通过引入因子评点法及分析其原理，提出了改进的因子评点法，拓展了理论方法 的应用范围.提出以单位公交专用道延误作为评价公交专用道的服务水平分级的指标；针对 既有的上游停靠站延误估算模型，通过实际调研确定模型中解释变量的取值，从而获取容量 为15 288 的延误样本；然后基于延误样本对单位公交专用道延误进行频次分析，得到其累积 分布，采用改进的因子评点法对公交专用道服务水平进行分级.本文研究成果为公交专用道 的运营评价和规划设计提供了指导依据.     

基于延误传播的飞机排班一体化鲁棒优化模型

为了减少航班延误对航班运行计划的影响,在分析航班延误传播特性及其分布的基础上,以总波及延误时间最少和航空公司运营成本最小为优化目标,建立了双目标飞机排班一体化网络流鲁棒优化模型.将该模型应用于国内某航空公司的实际运营数据进行实例分析,利用列生成和分枝定价法求解,结果表明:用本文模型优化后的航班计划使航班延误传播减少了41%;运营总成本比航空公司实际成本减少了11.33%,比没有考虑鲁棒性的飞机排班一体化模型的成本减少了9.93%.      

动态数据驱动的航班延误预测研究

航班运行过程的动态性导致延误实时预测成为难题,动态数据驱动方法为其提供了一种解决方案.该方法能将航班运行实时数据动态加入延误预测过程中,使预测结果更准确可靠.以预测连续进港航班的降落延误为例,对航班之间的延误传递过程进行分析,建立相应的状态空间模型;给出动态数据驱动的航班延误预测框架及预测过程.在航班运行历史数据上进行的多个实验表明:该方法能获得较高的预测准确度和良好的预测稳定性.     

航班计划对延误波及变化的影响分析

为了提高飞机利用率,航空公司在制定航班计划时会安排同一架飞机每天连续执行多个航班。当连续航班中的前序航班出现延误时,后续航班往往也会受到影响。为了研究航班计划对于航班延误波及传播的影响,构建了延误波及变化这一指标来反映延误波及增加或者减少的变动趋势。通过马尔科夫毯网络建立了航班计划的多个属性和延误波及变化的贝叶斯网络模型。利用列联表卡方检验揭示了航班计划中影响延误波及变化的主要因素为:相邻两个航段之间的计划过站时间和实际过站时间的差,前一个航段的航线类型,航段顺序。通过分析3个因素对于延误波及变化的影响,为航空公司控制延误波及和优化航班计划提出相应建议。     

基于航班延误的机位冲突概率计算方法

为了定量描述航班随机延误对机位分配计划的影响,构建了同机位航班占用时间发生冲突的概率计算方法。首先,基于国内某机场实际航班数据,建立了航班到达延误概率的正态分布模型和起飞延误概率的混合正态分布模型,采用极大似然法和期望最大化（Expectation Maximization,EM） 算法分别对模型参数进行了估计;然后采用JB （Jarque-Bera） 检验和交叉验证法,验证了模型的有效性。在此基础上,根据机位占用冲突机理推导出同机位连续航班间的冲突概率计算公式,量化了同机位连续航班的冲突概率与两航班的延误规律和间隔时间的关系。冲突概率可用于评价机位分配计划中同机位连续航班间隔时间设置的合理性。     

基于Logit模型的航班延误险购买行为研究

为了对旅客航班延误险的购买行为进行量化分析,采用问卷调查的方式,得到了旅客特征数据和相应的偏好数据;基于二元Logit的理论和方法,构建旅客航班延误险购买行为模型,进行参数标定和分析,研究结果表明旅客的延误经历、航班延误险理赔手续容易度以及延误险价格对旅客航班延误险购买行为影响最为显著。应用所建模型对旅客购买行为进行预测并将预测结果与观测值对比,表明所选因素能够很好地解释旅客对航班延误险的购买偏好。同时,结合分析结果,为相关部门制定经营战略提出相应建议。     

基于Copula函数的航班延误相关性分析

不同因素引起的航班延误产生的波及影响是不同的.运用Copula理论研究了由空中管制原因导致的初始延误引发的连续航班延误之间的相关性,并进一步分析了初始延误对次航班的波及效应.研究发现两航班延误时间都较长的组合数对出现的频率较高;初始延误对次航班的波及影响跟初始延误时间长短有关.随着初始延误时间的增长,对次航班波及影响表现为吸收的可能性增加,延误传递和增强的可能性下降.     

基于航班综合影响因素的延误航班重排问题的整数规划模型

为解决延误航班的恢复问题,以最小化航空公司和乘客损失为目标,构建了延误航班的重 排模型。兼顾航空公司和乘客的利益,通过研究航班干线、VIP 乘客和大飞机等因素对航班重排的影响,构建了目标函数,其中考虑了本场航班离港延误成本、外场航班离港延误成本以及外场 航班进港延误成本三个要素;同时,以机场实际运输能力、航班的进出港时间和重排时刻表的出发时间等作为约束,建立了0-1 整数规划模型。采用昆明机场的实际数据对模型进行测试,运用 Lingo 软件对所建模型进行求解,得到了优化的机场航班重排时刻表,并将计算所得延误损失和机场的实际延误进行了对比分析,结果表明所建模型不仅可以满足更多高优先级乘客的出行需求,也能相应地减少航空公司的损失,从而验证了模型的合理性。     

路面养护改建项目优先排序的多属性决策方法

本文针对路面养护改建项目优先级的确定问题，提出了一种多属性决策的分析方法，在不需要主观赋权的情况下，该法能对反映道路状况的多属性指标进行客观自动赋权，最后，本文使用该法对沥青路面养护改建项目进行了优先级排序分析。     

道路养护改建项目决策的一种新方法

针对路面养护改建项目优先级的确定问题,提出了一种新的多属性决策的分析方法,在不需要主观赋权的情况下,该方法能对反映道路状态的多属性指标进行客观赋权,使用该法对沥青养护改建项目进行了优先级排序分析。     

航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度,考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成,定义了航线影响因子,构建了一种新的航班延误恢复调度模型,将局部搜索方法引入到粒子群算法中,提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明:与先来先服务调度方法相比,混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%,与基本粒子群算法和进化策略算法相比,混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%,随着航班延误恢复规模的增大,算法优势会更明显。     

航班后效晚点传播时间的混沌现象及其定量分析

由于一些不确定的因素致使航班进入停机位晚点,而在两相邻航班中前行航班的晚点会不同程度的传播给后行航班计划进入停机位时间. 为了研究航班晚点传播时间的规律,本文提出了航班后效晚点传播时间的计算方法,并利用航班进入停机位晚点时间的分布规律,对航班进行随机延误得到航班后效晚点传播时间的时间序列;然后为了能使时间序列蕴藏的信息得以充分体现,采用Takens嵌入定理对相空间进行重构得到一系列相点,从而通过这些相点可以定量计算判别混沌现象的参数即关联维数和Lyapunov指数;最后通过G-P算法与小数据量法分别计算此混沌参数,验证了航班后效晚点传播时间的时间序列具有混沌效应.     

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由于一些不确定的因素致使航班进入停机位晚点,而在两相邻航班中前行航班的晚点会不同程度的传播给后行航班计划进入停机位时间. 为了研究航班晚点传播时间的规律,本文提出了航班后效晚点传播时间的计算方法,并利用航班进入停机位晚点时间的分布规律,对航班进行随机延误得到航班后效晚点传播时间的时间序列;然后为了能使时间序列蕴藏的信息得以充分体现,采用Takens嵌入定理对相空间进行重构得到一系列相点,从而通过这些相点可以定量计算判别混沌现象的参数即关联维数和Lyapunov指数;最后通过G-P算法与小数据量法分别计算此混沌参数,验证了航班后效晚点传播时间的时间序列具有混沌效应.     

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针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型。首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大Lyapunov指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能。结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误。     

采用支持向量机回归的航班延误预测研究

针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型.首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大 Lyapunov 指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能.结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误.     

考虑延误传播的枢纽机场航班时刻优化方法

为解决枢纽机场的航班时刻优化问题，提出了一种考虑延误传播的航班时刻优化方法；根据延误传播因果关系强弱来表征延误传播代价，建立了以最小延误传播代价和最大公平性的双目标函数；为了降低航班时刻存在的先天性延误和保证进离港航班的衔接性，引入了进离港点通行能力、常态化航路流量控制以及航班波特征等约束条件，构建了更加符合枢纽机场运行特征的优化模型；基于求解多目标函数的约束法，设计了两阶段求解算法，将多目标函数求解问题转化为单目标函数求解问题；以上海浦东国际机场为案例，从资源利用率和运行效率两方面进行了试验验证。研究结果表明：优化前4%的时刻属于跑道超负荷运行时刻，优化后不存在跑道超负荷运行时刻；优化前PIKAS和LAMEN大约有5%的时刻、NXD大约有2%的时刻处于超负荷运行，优化后没有进离港点超负荷运行；优化前离港航班平均延误为23 min,有超过50%的时刻延误大于10 min,优化后平均延误为3 min,超过60%的时刻延误小于5 min;优化前进港航班延误为28 min,优化后85%的时刻延误小于5 min;优化前后航班正常率分别为82%、99%,优化后航班正常率提升了17%。可见，优化后...     

航路时空资源分配的多目标优化方法

为了提高航空公司与空管方之间的协同决策程度, 降低航班延误水平, 以航路飞行的航班为研究对象, 研究了航路时空资源的多目标分配; 考虑实际运行条件下航班的唯一性约束、时间顺序约束和可行性约束的影响, 以航班在流量受限区所分配的飞行航迹和进入时隙为决策变量, 以航班总延误成本最小和航空公司延误公平损失偏差系数最小为目标函数, 构建了多目标非线性0-1整数规划模型; 基于模型特点引用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ), 并利用排列编码法设计了一种整数基因编码方式, 以最大限度保证基因产生可行解集; 为了验证模型与算法的有效性, 基于南中国海地区航班运行实例, 对算法搜寻最优解的性能进行了研究, 并将此算法与传统按时刻表分配(RBS)方法进行了对比。研究结果表明: 改进编码方式的NSGA-Ⅱ算法使解集种群在约50代后世代距离从600收敛至30并稳定, 具有良好的收敛性; 针对实例中的多目标优化模型共生成有6组解的帕累托解集, 结果有66.7%的概率完全支配RBS方法, 且优化结果中航班平均延误成本比RBS方法降低了8.5%, 平均公平损失偏差系数降低了70.6%。可见提出的航路时空资源多目标优化方法的执行效果显著, 可在降低总延误成本的基础上兼顾各航空公司的公平性, 是解决航路飞行航班航迹与时隙资源分配问题的一种有效方法。      

基于鲁棒性提高的航班计划优化模型

为了减少由于各种原因导致的航班延误情况,提高航班计划的鲁棒性,在对某航空公司冬春航班的某月10 d航班延误数据进行分析的基础上,建立了基于鲁棒性提高的航班计划优化模型。该模型在制订航班计划时考虑鲁棒性因素,并且通过约束成本控制航班运营成本的增加。为了验证模型的准确性,通过Lingo进行建模,并代入10 d的航班数据进行验证。实验结果表明,当航班成本增加比率为0时鲁棒性为0,当航班成本增加比率为0.2时鲁棒性有最大解,10 d之中8 d结果正常,仅有2 d因为数据缺失产生较小解,初步完成了模型的验证。