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XX南华早报网指出的中国航班延误现状进展分析，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异。因此我们查阅多方数据，选择可信赖的数据进展比照分析，其中包括FlightStats官方发布的2021到2021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?2021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，采集相关数据进展比照发现，XX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，存在局部出入。
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。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
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。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良的地方，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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