基于在线学习的机场离港航班延误预测开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

目的及意义

近年来,随着我国经济的高速发展,民航设备与技术的不断更新,我国民航业快速发展,航班需求量和旅客吞吐量不断增加,在有限的资源的情况下,我国航班延误问题日益突出,对于旅客而言,航班延误给出行带来了不便,造成时间与经济的损失,对于机场而言,航班延误影响航班的正常运作,对于航空公司而言,航班延误造成了巨大的时间和成本损失。

对于航班的延误问题,民航局提出了一些相关政策和治理措施,如细化相关单位的责任,为大面积航班延误制定应急方案,但是影响航班正常率的因素众多,如航空公司,起飞机场,天气等,使得制定的计划只能解决部分问题;一些学者也提出了许多预测模型对航班延误做出预警,但是大多是对于延误航班数量的预测,无法准确预估航班的延误时间;部分模型使用离线学习的方法对航班延误时间做出了预测,但是没有考虑到预测的实时性。不同于离线学习的将训练数据以数据集的方式输入将模型一次训练好,在线学习的方法是将训练数据以数据流的方式输入,与此同时就已经将模型投入运行,每次输入一个样本,得出预测值后,模型会获得正确结果,并用这一结果来修正模型,即在线学习的方法使得模型会根据不断流进的数据进行更新,其好处在于,随着时间的变化,模型不会一成不变,即使已经投入使用也会不断的进行更新,有利于预测的实时性。

离港航班正常率是评价航空运输业运行服务质量和服务水平的重要指标之一,因此分析机场离港航班延误情况对于繁忙的机场意义重大。以离港航班为研究对象,分析机场航班离港的影响因素,预测不正常航班的延误时间,有利于提升管理部门的指挥决策能力,也可以为航班延误预警和航班应急处理系统提供技术支持。

国内外研究现状分析

目前国内外学者对于航班延误问题已经做了许多的研究。如从空域的角度出发对大面积航班延误进行预测,使用logistic模型预测累计航班数量;从延误波及的角度考虑,建立自带反馈的航班预测集成系统对枢纽机场某时段延误航班数量和特定航班延误时间进行预测,;从进离港航班的角度,有学者建立神经网络模型针对特定机场的离港航班延误时间进行预测,还有学者建立多元线性回归模型和支持向量机回归模型对特定机场单位小时的进离港延误航班数和总延误时间进行预测;近年来,由于计算机计算能力的提升,逐渐有学者提出了使用大数据方法预测机场延误状态。2.研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

基本内容

本次设计的基本内容分为获取数据、特征提取、模型的建立、在线预测系统的搭建四个部分。

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