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简议基于贝叶斯网络的航班延误与波及分析模型

  引言
  近年来,航班延误成为航空运输业面临的一大难题,由于航班延误导致的旅客拒绝登机、霸机、冲击机场、殴打工作人员等恶性事件屡见不鲜,造成民航优质服务形象受损,严重影响了机场安全运行秩序。减轻航班延误及其造成的负面影响成为各航空公司亟待解决的问题。导致航班延误的原因很多,宏观方面,机场和空域的容量不能满足日益增长的空中交通需求是造成航班延误的主要因素;微观方面,飞机晚点、机场调度、天气原因、航空公司计划、旅客原因等都可能导致航班的延误。由于众多不确定性因素的存在,完全避免飞机延误是不可能的,但是在预知到某不确定事件将会发生或者该事件发生以后及时采取应对措施,可以减小航班延误波及,降低经济损失,提高民航信誉。因此,航班延误预测及波及分析具有重要的现实意义。
  1航班进港/离港延误贝叶斯网络分析模型
  航班时刻的准确性是保证航空公司客源的重要因素,但是航班经常会受到一些不确定性因素的影响,例如恶劣天气、机场设施故障、旅客原因等,这些不确定因素是造成航班延误的重要原因。而贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一,适用于表达和分析不确定性和概率性的事务,可应用于有条件的依赖和多种控制因素的决策。因此,利用贝叶斯网络对航班延误进行预测,并对造成航班延误的不确定性因素进行分析是一种非常有效的途径。
  2航班延误预测及波及分析模型
  航班延误是目前是无法完全避免的,在航班延误发生之前对其进行尽可能准确的预测,并且在发生航班延误之后准确地分析其对后续航班的波及具有重要的意义。基于此,本文提出了一种基于贝叶斯网络的航班延误预测与波及分析模型。
  该模型将航班计划用网络ASN(AirlineScheduleNetwork)表示,ASN=(V,E),V={Start,End,Fd,Woff,Won,Fa,R,A}。其中,Start节点和End没有具体的含义,仅用来表示航班计划的开始和结束;Fd表示航班计划中所有航班离港事件的集合;Woff表示航班计划中所有航班起飞事件的集合;Won表示航班计划中所有航班着陆事件的集合;Fa表示航班计划中所有航班进港事件的集合;R表示航班计划中的所有资源集合,包括飞机、飞行机组、乘务机组;A表示上文中所构造贝叶斯网络中对离港延误和进港延误造成影响的属性集合。E表示上述事件之间以及事件和资源之间的相互关系,其中包括离港事件Fd对R的需求、进港事件Fa对R的释放、Fd事件和Woff事件之间的滑行等待起飞过程、Woff事件和Won事件之间的飞行过程、Won事件和Fa事件之间的滑行等待进港过程。
  3模型的实现及性能分析
  本文实现了该模型,并且航班计划为例验证了该模型的可行性。假设航班F1为国内航班,隶属于HU航空公司,机型为B737-800,天气为Suny,航班计划到达首都机场的时间段为下午14点到15点,运行该系统可以得到航班F1的期望到达延误为40分钟,其对后续航班的波及如下图5(a)所示。假设航班F1为国内航班,隶属于CA航空公司,机型为B737-300,天气为Snow,航班计划到达机场的时间段为下午13点到14点,运行该系统可以得到航班F1的期望到达延误为61分钟。
  红色节点、黄色节点和蓝色节点等表示不同的延误等级。从图中可以直观的看出当航班F1的期望到达延误为61分钟时对后续航班的波及较大,期望到达延误为61分钟时,航班F6也发生了延误,并且航班F3的延误等级也比较高。还可以很容易的看出航班F3延误的原因是由于资源R1和R2没有按时就位,航班F4延误的原因时由于R3没有按时就位。该系统可以对延误航班占航班计划中所有航班的比率进行统计,并且可以得到任意延误航班的期望离港/进港延误。因此,如果使用该系统对某航空公司某时间段的航班计划进行分析,可以有效的对航班的延误情况进行预测,并且在航班发生延误的情况下,该系统可以分析航班的延误波及情况,帮助航空公司做出及时准确的处理。
  4结论
  本文提出一种基于贝叶斯网络的航班延误预测与波及分析模型,该模型可以对航班是否发生延误及其延误级别进行概率性预测,并且可以方便的对产生航班延误的原因进行定位,准确的分析航班延误产生的波及情况。从而,使得航空公司对可能发生的延误提前采取措施进行应对,以避免延误的发生或者减小延误造成的负面影响及其后续波及。本文实现了该模型,并以某机场航班时刻表为例说明了该模型的可行性及其实用价值。在进一步的研究中,重点进行航班计划时间、航班实际延误时间、预测延误时间的比较,进而分析航班实际延误产生的原因,从而判断模型所定位的航班延误原因的正确率。