航班延誤及其衍生事件預測預警方法研究.pdf

1、隨著當今民用航空運輸業(yè)的快速發(fā)展，航班延誤問題也日漸突出，而伴隨航班延誤而來的衍生事件的危害更不能忽視。若能對航班延誤及其衍生事件作出準確的預警，將大大降低了航空公司的經(jīng)濟損失。本文的主要目的是結(jié)合航班延誤預測與監(jiān)控系統(tǒng)中提供的人群特征為航班延誤引發(fā)的衍生事件建立一個預警模型，及早地預測航班延誤及由此引發(fā)的旅客群體性事件，以便工作人員做好及時的應急處置。
　　首先，本文介紹了航班延誤預測方法與人群特征提取方法。在航班延誤預測中采用

2、加權(quán)馬爾科夫預測算法與貝葉斯統(tǒng)計方法分別獲取未來時段內(nèi)的離港航班延誤量與平均延誤時間；在提取人群特征的過程中，采用SA-AdaBoostSVM人臉識別與紋理分析相結(jié)合的方法提取人群密度特征，同時采用空間聚類算法提取人群聚集外形特征。接著，通過實驗驗證了每一個算法的可行性，即實現(xiàn)了模型所需特征量的獲取。然后，選取敏感的特征量建立模型的預警指標體系，借助文獻與調(diào)研來構(gòu)建各預警量級，進而建立了對航班延誤衍生事件的綜合評判模型，通過實驗驗證了這