文档介绍：博士学位论文动态数据驱动的航班延误预测关键技术研究南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院系统建模与仿真研究生姓名学科、专业研究方向指导教师陈海燕计算机应用技术王建东教授二欢昃旁中图分类号:学科分类号:论文编号:
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摘要南京航空航天大学博士学位论文随着社会的发展,空中交通流量日渐增长,航班延误问题己经成为了民航各部门迫切需要解决的难题。造成航班延误的原因很复杂,且多属不确定因素。因此,多年来,航班延误问题一直不能有效解决。航班延误还存在一个链式反应问题,即当一架航班发生延误时,可能会影响下一航班的正点到达或起飞,并间接波及到更多下游航班。当枢纽机场发生大面积航班延误时,如能进行预测,及时采取相应措施,可减小航班延误波及影响,提高民航业服务形象。航班延误预测可以看作是一种动态系统状态估计问题,。鉴于此,本文尝试运用动态数据驱动的方法来进行航班延误预测,对应用过程中的关键问题进行了研究。本文的主要工作有:岢霾捎米刺占淠P屠炊院桨嘌游笙低辰薪5姆椒ǎ曰竦檬视糜诙萸动航班延误预测的预测模型。在分析延误波及事件序列的基础上,分别建立了单机多任务航班延误状态空问模型和连续进离港航班延误状态空间模型,为预测做好模型准各。岢霾捎没谥С窒蛄炕毓榈姆椒ǘ院桨嘌游笞刺占淠P椭械墓丶问谢毓椤并对航班运行历史记录进行特征提取、标准化处理和孤立点清除,得到可用于模型回归的数据集。在计算出支持向量机最佳参数后,分别对空中延误和场面延误进行了模型回归,得到了这两个参数的可不断根据航班运行记录更新的计算模型。允萃侍饨辛巳嫜芯浚岢霾捎寐瞬ㄋ惴ɡ炊诤虾桨嘌游笞刺南妊估计值与观测值,通过迭代的预测和更新得到每~步延误状态的后验估计。在所有十六种可能出现的不同性质的系统中,对常用的几种滤波算法进行预测效果和执行效率的对比,为航班延误预测过程中数据同化方法的选择提供了依据。岢隽艘恢只谟邢藁旌夏P偷暮桨嘌游蟾怕史植技扑惴椒ǎ⒒谝糯獷惴ǘ混合模型中的所有参数进行了最优估计,以便根据状态变量的实际分布特性和观测交量的实际分布特性选择合适的数据同化方法。在计算航班延误概率分布模型的过程中,还验证了遗传算法相比传统算法的优势。谏鲜鲅芯扛隽艘恢侄萸暮桨嘌游笤げ庀低晨蚣堋NA搜橹に岢龇案的有效性,分别对单机多任务航班延误和连续进港航班延误进行了预测,在检验预测准确度的同时,还验证了噪声协方差、连续预测航班数量对预测精度的影响。关键词:航班延误预测,航班延误波及,动态数据驱动应用系统,状态空间模型,参数估计,支持向量回归,数据同化,有限混合模型
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动态数据驱动的航班延误预测关键技术研究
目录南京航空航天大学博士学位论文第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本文的内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章动态数据驱动应用系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..奶岢龊头⒄.⒄.
状态空间模型概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章航班延误状态空间模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯