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题名基于贝叶斯网络的航班离港延误预警分析
被引量：10
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作者
曹卫东
丁建立
刘玉洁
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机构
天津大学系统工程研究所
中国民航大学计算机学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第11期3388-3390,共3页
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基金
国家"863"计划重点资助项目(2006AA12A106)
国家自然科学基金资助项目(60572167)
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文摘
贝叶斯网络是一种有效的概率预测方法,尝试将其应用于航班数据分析预警,应用Netica软件工具构建实际航班及其关联的贝叶斯网络,特别是针对航班延误的最主要环节——离港延误,分时间段对国内某航空公司在某机场的离港数据进行了延误原因分析和延误预警分析。
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关键词
贝叶斯网络
航班离港延误
延误原因
延误预警
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Keywords
Bayesian networks
flight departure delay
delay reasons
delay warning
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名改进物元可拓在航班延误预警中的应用
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作者
翟文鹏
张其瑞
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机构
中国民航大学空中交通管理学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第12期115-118,共4页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目:基于排队网络模型的机场群航班时刻资源优化配置关键技术研究(61603396)。
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文摘
航班延误预警是典型的多因素问题。为解决该问题,从空管的角度出发,基于容量变化、需求变化两方面选取机场通行能力下降率等6个代表性指标,构建航班延误预警指标构架。对物元可拓模型,使用变权理论确定其指标权重值,用规格化改进和非对称贴进度计算贴进度,得到改进模型。最后对我国危险天气条件下的某空域进行仿真验证,对比原有模型和改进后的模型。评价结果表明了改进后模型的有效性。
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关键词
物元可拓
航班延误预警
预警指标设定
贴进度计算
仿真验证
综合评价
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Keywords
matter-element extension
flight delay warning
warning indicator setting
nearness calculation
simulation verification
comprehensive evaluation
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于k-means聚类组合预测的航班延误预警方法
被引量：3
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作者
谷润平
来靖晗
时统宇
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机构
中国民航大学空中交通管理学院
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出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2021年第10期1119-1125,1138,共8页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(31220180025,3122019130)
民机专项科研项目(MJ-2018-Y-60)。
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文摘
为了提高延误预警的精准性,以航班延误相关历史大数据为基础,首先,采用k-means聚类方法确定延误指标的聚类质心,得到科学的延误警级与警区;然后,考虑引入气象环境影响因子,将灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)、遗传算法(genetic algorithm,GA)与BP神经网络相结合,构建了GRA-GA-BP航班延误预测模型;最后,运用实际航班延误数据进行模型的实例计算与对比分析。结果表明,引入气象环境因子的GRA-GA-BP模型预测的决定系数(R2)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.960和8.831,MAE至少下降了1.618,与未优化的模型及传统的Elman神经网络、极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型相比,提升了泛化性能和精度。该模型适用于航班延误预测预警,可为航空公司制定合理的管控策略提供可靠依据。
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关键词
航班延误预警
K-MEANS聚类
灰色关联分析
遗传算法
神经网络
组合预测
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Keywords
flight delay early warning
k-means clustering
grey relational analysis(GRA)
genetic algorithm(GA)
neural network
combined forecasting
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V355
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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