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航班延误数学模型.doc

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文档介绍

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关于航班延误的数学模型
摘 要
本文针对香港南华早报网指出的中国航班延误现状进行分析,通过查阅FlightStats、 VariFlight(飞友网)等官网数据,结合Excel表格、折线图、柱形图分析结论的准确性,并利用多元线性回归模型判断影响航班延误的五大因素各自所占比重,最后针对近几年航班延误较为严重的现象提出可行性建议。
针对问题一,通过访问国内外文献数据发现,FlightStats的数据统计并不全面,且各个国家对于航班延误的定义存在差别。因此我们查阅多方数据,选择可信赖的网站数据进行对比分析,其中包括FlightStats官方发布的2009到2014年度中美两国航班正常率, VariFlight(飞友网)发布的中国航空公司一个月内准点率情况以及民航局发布的《2014年全国民航航班运行效率报告》得出中国航班延误较为严重的结论。同时对于题目中涉及到的中国航班延误最为严重的7个机场,采集相关数据进行对比发现,成都双流机场的航班延误率并非位居中国航班延误最严重的7大机场之列,因此题目结论与事实并非完全相符,存在部分出入。
针对问题二,对于影响我国航班延误的主要原因,综合已有的研究报告总结出天气、航空交通管制、航空公司原因、军事活动、旅客原因共五大类因素。对于问题二的探究,首先统计五大航班延误原因发生的次数及频率,进一步采用多元线性回归模型求解标准相关系数,通过系数大小确定各原因在航班延误中所占比重,并结合具体情况分析影响航班延误的主要因素。
针对问题三,利用问题二中的延误原因分析,分清航班延误原因中可控原因与不可控原因,其中可控原因包括:空中流量管制原因、航空公司自身原因和旅客等引起的其他原因。
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针对航空公司自身原因建立基于马尔科夫(Markov)链的航班延误状态预测模型,为航空公司科学合理设计航班时刻表提供理论依据。同时针对其他可控原因分析其如何影响航班延误及其有待改进的地方,提出相应的解决方案。
关键词:航班延误、多元线性回归、相关系数、马尔科夫链
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一.问题重述
香港南华早报网根据flightstats. 的统计称:中国的航班延误最严重,国际上航班延误最严重的10个机场中,中国占了7个。其中包括上海浦东、上海虹桥、北京国际、杭州萧山、广州白云、深圳宝安、成都双流等机场。
请自行收集数据并研究以下问题:
(1)上述结论是否正确?
(2)我国航班延误的主要原因是什么?
(3)有什么改进措施?
二.问题背景与分析

随着经济社会的全面发展,航空运输在我国的交通网络体系中所扮演的角色愈发重要,由于快速、远距离运输能力强以及高经济效益,航空运输为人民的日常生活提供了更为方便化、多样性的选择。
目前,我国航空企业市场化步伐加快,正式步入要素投入、产出规模和市场需求均高速增长的加速发展阶段。据统计,2003年,我国在册的民航飞机总数为600多架,航线约为1000条;2009年底,我国民航在册飞机总数增加到800多架,

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