进离港航班容量及其影响因素

针对机场容量限制导致的航班延误问题,以最大航班流量为决策目标,建立了进离港航班容量模型.该 模型采用离散时间混合排队算法,对可能出现的冲突情况建立转移概率矩阵,并基于冲突因子优化模型性能,推 导出进离港容量的数学公式,设计出算法流程.以成都双流国际机场的实际数据进行仿真,结果表明:当进、离港 航班率分别为0.6和0.5、机场吞吐率为0.8时,模型预测的数据与实际航班信息的标准差分别为1.552和 1.436;当进港请求近似为泊松分布时,机场吞吐率越大,拒绝的航班请求数量越少,机场吞吐率与计划进离港容 量正相关.      

基于链路预测的中小机场连接机制研究

以中小机场航线网络为研究对象,利用链路预测理论与评价方法,从网络外生属性与内生因素角度各自建立了4种预测接近性指标,比较各指标的预测效果,并进一步设计出3种耦合接近性预测算法,选取预测精度最好的算法预测中小机场未来新增航线,并对预测结果进行实际检验。结果显示,4种内生因素指标的预测精确度均高于除起降架次以外的外生属性指标,其中局部路径(Local Path,LP)指标的预测精确度最高,挖掘网络内部的结构信息更有利于预测网络连接情况,耦合算法的预测效果优于单个指标。基于耦合算法的预测结果与未来新增航线对比发现,预测的中小机场航线在未来新增航线中占比高于1/3,预测航线主要集中在东部地区,多数中小机场依然会选择中心城市连接,结果较为符合中小机场实际连接情况。     

基于EEMD-ELM 的航班运行风险混沌预测

针对航班运行风险可靠预测方案,以某航空公司2016-2018 年航班运行风险数据为基准,通过相空间重构,序列混沌特征的识别,构建基于极端学习机(ELM)的航班运行风险混沌短期预测模型,基于集成经验模态分解(EEMD)阈值降噪方法进行改进;最后,计算风险预测结果,分析不同方式下的预测精度. 结果表明：航班运行风险时间序列具有混沌特征, EEMD方法可抑制序列本征模态函数(IMF)的模态混叠现象;经由EEMD阈值降噪处理后,短期预测结果的修正平均绝对百分误差(MAPE)值显著下降. 证实本文航班运行风险预测方案可行且有效.