【摘 要】
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由于民航运输业对于延误的高要求,各机场目前无法精准预测延误时间,本文采用基于机器学习的方法,从场面运行的数据中挖掘影响航班离场延误的因素,精准的预测离场航空器的延误时间,最终为管制等单位提供决策支持。由于航空器离开场面后飞向各航路点,飞过各航路点的过程对机场场面延误的发生影响不大,因此本文主要考虑场面的延误。本文主要的研究内容如下:（1）研究航空器进场后的运行流程与延误的关系。根据管制经验与航班实
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由于民航运输业对于延误的高要求,各机场目前无法精准预测延误时间,本文采用基于机器学习的方法,从场面运行的数据中挖掘影响航班离场延误的因素,精准的预测离场航空器的延误时间,最终为管制等单位提供决策支持。由于航空器离开场面后飞向各航路点,飞过各航路点的过程对机场场面延误的发生影响不大,因此本文主要考虑场面的延误。本文主要的研究内容如下:（1）研究航空器进场后的运行流程与延误的关系。根据管制经验与航班实际运行数据,初步提取影响航空器运行效率的因素,构造特征变量。利用Spearman相关性分析方法对场面延误因素进行相关性分析并更新特征变量,使用因子分析法进一步验证了其与延误因素的相关程度,提取公共因子,分析公共指标及其具体指标对场面延误的影响程度。（2）探究普通的贝叶斯模型进行本章研究航班进离场时间间隔分类问题,为尽量满足数据的不相关性,分别采用主成分分析与因子分析的方法对数据进行处理,降低变量间的相关性从而改进贝叶斯分类器模型,算例验证结果表明PCA更适用于改进贝叶斯分类模型,计算出航班进离场时间间隔,得出预测准确率可以达到81.36%。（3）根据上文计算的进离场时间间隔提出天气发生时间窗口的概念及考虑不同天气对离场航空器的影响,提出了一种天气影响的量化分数方法,构造天气特征变量。建立IPSO改进的小波神经网络的预测模型,实现对航班延误时间的预测。通过昆明长水机场的航班实际运行数据及气象数据进行算例验证,计算得出了离场航班的延误时间,得出±10min以内的预测准确率可达87.29%。本文的研究成果可精确地预测离场航班的延误时间,科学地为管制等单位提供决策支持,并有利于相关单位提前做出预警措施,减少延误的不利影响。
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