导读:本文包含了航班延误恢复论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:航班延误,机场协同决策,时隙分配,航班链
航班延误恢复论文文献综述
杨丰宁[1]（2019）在《基于A-CDM的航班延误恢复研究》一文中研究指出在民航运输领域中,航班延误由多重原因造成且难以避免。航班延误干扰了航空公司按照航班计划表的正常运行,不仅会给乘客带来诸多的不便,同时也会对航空公司造成严重的经济损失,有时甚至会影响航空公司的声誉。因此,提高延误后航班的调度能力,提升航班准点率,已成为航空公司运行控制管理中的工作重点。机场协同决策是一个以提高机场整体运营效率为目标的系统。主要特点是提高航班运行过程中事件的可预见性,优化资源利用以及尽量减少航班延误。按照民航局规定,国内各大机场均需部署机场协同决策系统(A-CDM),旨在减少航班延误,提升航班正常率。如何将机场协同决策系统机制运用到航班延误恢复中,成为航空公司和机场共同面临的研究课题。在此之前国内外诸多学者从多个不同角度对航班延误恢复进行了研究。如何降低航空公司延误成本以及减少旅客延误时间,尽最大可能提升旅客服务满意度,一直是航班延误恢复研究的重点和热点。本文以机场协同决策机制为基础,研究时隙分配以及机场、管制和航空公司叁方信息共享协同决策的特点,并考虑协同过程中各方偏好,构建航班延误恢复模型。首先,将依据A-CDM时隙机制构建的时隙交换模型与以往的时隙压缩模型进行对比,分析其优劣性,确定了时隙分配在航班调配中的重要性。接下来在时隙分配模型的基础上,提出了考虑到航班相互依赖性的航班延误取消模型,旨在为航空公司提供一个可以权衡航班延误调度策略的方案。最后,本文在实例验证中对该模型的可行性进行了分析,表明对于大型枢纽机场,该模型的应用将会大幅缩减航空公司延误成本。(本文来源于《中国民用航空飞行学院》期刊2019-04-18）
黄俊生,广晓平[2]（2018）在《航班延误恢复的建模与算法研究》一文中研究指出在航空运输中,航班受到各种因素影响,原定航班出现延误,需要在最短的时间内做出决策,使得航班延误的影响最小.本文对航班延误恢复决策过程进行建模,针对航班延误、飞机置换和航班取消叁种类型的航班恢复过程建模分析.在不允许机型置换与航班取消的情况下,建立航班恢复模型,基于周转能力最大化的航班延误调整优化算法,使得航班计划尽快恢复,得到了航班总延误最小的方案;在允许置换机型的条件下,建立考虑机型置换的航班恢复模型,并在基于周转能力最大化的航班延误调整优化算法加入机型置换过程,得到了机型置换方案与恢复航班计划;最后,考虑乘客同行与转机的信息,建立乘客导向的航班恢复模型,并采用航班环优先与周转能力最大化相结合的算法,得出乘客导向的航班恢复计划.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2018年S1期）
何昕,宫献鑫,王春政,王珂[3]（2018）在《枢纽机场航班延误恢复模型研究》一文中研究指出为了快速恢复枢纽机场航班积压,减少枢纽机场的大面积航班延误。在航空和高速铁路联合运输的思想上延伸,以恢复成本最小化为目标,建立枢纽机场大面积航班延误恢复模型,确定短途航班的取消、延误或航班被高速铁路运输替代,实时恢复航班。利用MATLAB对上海虹桥国际机场航班延误数据求解,结果显示高速铁路替代模式相对航班地面延迟、航班取消等方案使恢复成本降低15%,节省恢复时间30min,验证模型恢复枢纽机场大面积航班延误可行、有效。(本文来源于《科技和产业》期刊2018年08期）
马永秀[4]（2017）在《基于时空网络的航班延误恢复问题建模及优化方法》一文中研究指出航空公司在执行日常飞行任务过程中,不可避免地会遇到恶劣天气,飞机故障等突发事件。此时,调用可利用的资源在短时间内以最小的成本对航班进行恢复是航空公司的首要任务。现如今航班恢复一般分为飞机恢复、机组恢复及乘客恢复,其中机组恢复尤为重要。本文通过构建不同的数学模型,深层次的研究其优化方法,不断地进行模拟实例,从而加快了机组的排班恢复,进一步降低了航空公司的运营成本。首先本文简单的描述了机组排班问题,并提出改进的禁忌搜索算法求解该问题。算法的特点在于构造了解的新的表示方法,然后进行实例模拟。实例结果表明,该算法的收敛速度快,计算结果稳定,能较好的节约航空公司的成本。其次现有文献大多研究的是单机型的机组恢复问题。而实际生活中,对于多机型机组排班恢复问题的研究才是更多航空公司所需求的。因此本文通过构建多机型的时空网络图,结合数学模型,提出了启发式二分搜索算法。并验证了模型的正确性以及算法的可行性。实验结果表明,本文所提出的算法在有限时间内可以给出相对优化的恢复方案。最后利用最小顶点覆盖(MDS)和BP方程算法对国内某航空公司的实际运营数据进行求解分析。其中采用的BP方程算法,将非线性的NP难多项式问题转化成线性多项式问题。不仅降低了运算的复杂度,而且将统计物理的方法运用到了求解数学模型上,成功解决了非线性模型编程复杂的难题,并且为机组排班的进一步完善创建了很大的研究空间。(本文来源于《中国民航大学》期刊2017-05-17）
汪虹宇[5]（2017）在《航班延误后恢复及登机口资源调配研究》一文中研究指出随着我国民航业的迅速发展,民航运输服务质量越来越被看重,并且被纳入国家“十叁五”规划纲要,而与此同时,由于恶劣天气等因素的影响,航班延误情况越来越突出,延误程度也越来越严重,严重影响着我国民航服务质量水平的提升和民航强国战略的实施。因此,对航班延误后处置措施进行研究,加快延误旅客处置恢复速度,减少经济损失成本,改善运输服务质量,具有很强的现实意义。论文主要对航班延误后的处置恢复策略进行研究。首先,对航班延误后的群体性事件进行预警研究,通过选取恰当的评价指标,采用模糊综合评价的方法构建了预警模型。实例检验,其有着约80%的预警成功率,可以提供有效的决策辅助。其次,对航班延误后出港航班的恢复顺序进行研究,以延误总经济损失最小为目标函数构建恢复模型,采用匈牙利算法对模型进行求解,确定延误航班恢复顺序。实例表明经济损失最小方法比一般的先到先服务解决方案节省约9.8%的经济损失,可以为航空公司航班延误后恢复工作提供借鉴参考。最后,在有资源可以利用的前提下对拥堵登机口处航班进行调配研究,减少人群密度,加快恢复速度,降低延误成本。以调配后旅客步行距离最短为目标条件,机型匹配原则、同一地服公司保障要求、登机口服务航班唯一性条件为约束条件建立调配模型,具有一定的实用价值。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-03-01）
胡惠裕[6]（2016）在《面向多跑道机场航班延误恢复的机场噪声预测研究》一文中研究指出近年来,随着民航客货运输量的迅猛增长,国内许多机场通过增加跑道数量、扩建机场规模来增加机场容量,在提高了吞吐量的同时也造成了航班使用跑道的不确定因素增加和机场噪声影响问题的加剧。多跑道机场数量与日俱增,航班、跑道、飞行程序之间的组合更加多样化,噪声影响分布不同,导致多跑道机场的噪声预测问题与以往的预测方式不一样且更加复杂。目前的预测方法主要面向单跑道单次飞行事件的噪声预测问题,而机场噪声具有声级高,影响范围广,不稳定的特点,对于航班延误恢复时段大量航班密集起飞产生的“短时高噪”现象,使用已有的预测方法将会产生较大误差,难以适用。因此,进行航班延误恢复时段的多跑道机场噪声预测研究很有必要。现有的预测方法主要面向单跑道的噪声预测问题,对于目前因机场新建、扩建、跑道日益增加和航班延误恢复时段航班密集起飞而导致噪声影响加剧的问题,本文提出了“噪声等效”的概念,基于一种带约束条件的混合聚类算法,构建了一种基于机场噪声等效的航班聚类模型,实现了航班跑道的等效匹配,减小了多跑道机场航班延误恢复时段航班使用跑道不确定的因素。在此基础上,通过BP(Back Propagation)神经网络和NPD(Noise-Power-Distance)曲线插值的方法分别构造了机场噪声等效预测模型,预测出一定时段的噪声平均能量,为行业主管部门提供依据和参考。最后,通过理论及实验证明,该预测模型把噪声预测的不确定性因素抵消后大幅度提高了预测的准确率,实现了对多跑道机场在航班延误恢复时段的噪声等效预测。机场周围的噪声影响分布主要受飞行航迹控制,噪声大小主要受机型、飞行参数影响。为了更方便快捷的从全局上预测和评估航班延误恢复时段的多跑道机场的噪声影响情况,基于不同跑道进行航迹聚类和机型聚类,把聚类结果的每簇中心航迹和代表机型数据组合导入INM(Integrated Noise Models)计算噪声值构成噪声数据库,通过贝叶斯分类算法构建了一个基于贝叶斯分类的多跑道机场噪声优化预测模型。输入航班号、机型、航迹簇类别、目的地、出港点等基础数据即可快速得到噪声预测结果。实验结果表明,该模型不仅能够预测航班放行正常时段的噪声影响,还可以在一定误差范围内方便快捷地预测出航班延误恢复时段的机场周围敏感点的噪声。(本文来源于《中国民航大学》期刊2016-05-03）
姜茂,韩晓龙[7]（2015）在《基于航班延误的飞机和乘客恢复模型》一文中研究指出航班发生延误时,需要采取有效恢复措施降低航空公司的经济和信誉损失.本文利用现有飞机资源,对飞机和乘客进行合理的调度安排问题建立了飞机和乘客恢复混合整数规划模型.模型考虑了乘客的航班取消成本、航班延误成本、座舱降级成本、飞机的非正常降落位置的惩罚成本及飞机飞行成本等,以使航班恢复成本最小化为目标.对航班恢复成本进行细分,更接近航空公司在进行航班恢复时的实际情况.使用法国某航空公司真实航班数据作为算例,以验证模型的有效性和实用性.算例显示优化模型相对于航班取消方案和航班顺延方案分别使恢复成本降低了21.05%和21.46%.因此,模型能有效地解决航班航空公司飞机和乘客恢复问题,提高航空公司竞争力.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
钱春弦,贾远琨,王经国,王东明[8]（2014）在《航班延误预警解除，相关空域恢复正常》一文中研究指出据新华社北京7月27日电(钱春弦、贾远琨)我国民航空管部门27日对外发布的大面积航班延误红色预警目前已解除,厦门区域航班运行正在逐渐恢复中。其他区域橙色、黄色预警也已解除,相关机场通行能力恢复正常。 从中国民航局空中交通管理局获悉,民航(本文来源于《新华每日电讯》期刊2014-07-28）
丁武波[9]（2014）在《航班延误恢复运行的协同离场排序问题研究》一文中研究指出随着我国经济的高速增长，民用航空运输需求也水涨船高。特别是在发生突发情况（如恶劣天气、流量控制）时，机场终端区空中交通流量和容量之间的矛盾也愈发明显，势必造成航班的大面积延误。航班的大面积延误，不仅会造成航空公司自身的巨大经济损失，也会给机场当局和管制部门的正常运转带来极大的挑战。机场终端区目前已成为交通流量管理的瓶颈，研究相应延误航班恢复运行方案的重要意义不言而喻。如何在航班延误发生时以最快的速度使航班恢复到正常情况，以最优的方案进行延误航班恢复调度，减少航班延误堆积和经济损失，己经成为民航业的迫切需求。本文深入分析了国内外协同流量管理的发展现状、发展趋势及其最新研究成果和机场终端区协同流量管理的相关理论基础、经典方法以及主要研究成果。将终端区协同管理思想引入延误航班恢复运行决策中，旨在提高机场发生大面积延误时航班离场排序决策的合理性和有效性，同时提高机场及其进近空域资源的利用率。本文在构建延误航班协同离场排序模型时，为了优化航班延误恢复调度，在考虑航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成时，同时引入了旅客失望溢出成本和失望溢出率的概念，并对其进行了量化处理，得到了更为精确的延误航班经济损失。同时，本文采用匈牙利算法和遗传算法分别对模型进行了求解，给出了算法的运行步骤，并以实例说明了模型和算法的可行性。表明在机场延误不可避免的情况下，该模型可以为管制员提供未来一段时间内的流量分配优化方案，尽量降低延误的后续影响。(本文来源于《中国民用航空飞行学院》期刊2014-05-12）
曲倩倩[10]（2013）在《混合遗传算法求解航班延误恢复调度》一文中研究指出综合考虑航班延误各类损失,建立了合理的大规模航班延误恢复调度模型。以此模型的目标函数为适应度函数,设计了基于遗传算法和模拟退火算法的混合遗传算法来快速有效的寻找优化恢复调度方案。仿真结果表明,该算法与先到先服务的现行调度方法相比,可以有效的减少各种延误损失。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2013年16期）
航班延误恢复论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在航空运输中,航班受到各种因素影响,原定航班出现延误,需要在最短的时间内做出决策,使得航班延误的影响最小.本文对航班延误恢复决策过程进行建模,针对航班延误、飞机置换和航班取消叁种类型的航班恢复过程建模分析.在不允许机型置换与航班取消的情况下,建立航班恢复模型,基于周转能力最大化的航班延误调整优化算法,使得航班计划尽快恢复,得到了航班总延误最小的方案;在允许置换机型的条件下,建立考虑机型置换的航班恢复模型,并在基于周转能力最大化的航班延误调整优化算法加入机型置换过程,得到了机型置换方案与恢复航班计划;最后,考虑乘客同行与转机的信息,建立乘客导向的航班恢复模型,并采用航班环优先与周转能力最大化相结合的算法,得出乘客导向的航班恢复计划.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
航班延误恢复论文参考文献
[1].杨丰宁.基于A-CDM的航班延误恢复研究[D].中国民用航空飞行学院.2019
[2].黄俊生,广晓平.航班延误恢复的建模与算法研究[J].交通运输系统工程与信息.2018
[3].何昕,宫献鑫,王春政,王珂.枢纽机场航班延误恢复模型研究[J].科技和产业.2018
[4].马永秀.基于时空网络的航班延误恢复问题建模及优化方法[D].中国民航大学.2017
[5].汪虹宇.航班延误后恢复及登机口资源调配研究[D].南京航空航天大学.2017
[6].胡惠裕.面向多跑道机场航班延误恢复的机场噪声预测研究[D].中国民航大学.2016
[7].姜茂,韩晓龙.基于航班延误的飞机和乘客恢复模型[J].华中师范大学学报(自然科学版).2015
[8].钱春弦,贾远琨,王经国,王东明.航班延误预警解除，相关空域恢复正常[N].新华每日电讯.2014
[9].丁武波.航班延误恢复运行的协同离场排序问题研究[D].中国民用航空飞行学院.2014
[10].曲倩倩.混合遗传算法求解航班延误恢复调度[J].科技创新与应用.2013