【摘 要】
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航空运输系统的复杂性使得传统的方法很难理解并解决其涌现的问题,如航班延误。理解系统的结构和关键特征对于控制和预测系统的运行十分重要。提出了基于改进的TDS算法,采用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61773203;U1833126;61304190);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目资助(kfjj20180703)
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航空运输系统的复杂性使得传统的方法很难理解并解决其涌现的问题,如航班延误。理解系统的结构和关键特征对于控制和预测系统的运行十分重要。提出了基于改进的TDS算法,采用实际航班运行数据构建了机场延误时间序列相关的有向加权机场网络,利用DHC定理识别了网络中的关键机场。从出度的角度考虑,发现位于网络前三核数的关键机场排名和根据吞吐量的机场排名并不一致,网络在考虑系统动力学的基础上为管理者理解航空运输系统的运行提供了新的见解。
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