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《基于灰色评价模型的枢纽机场之间延误影响分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第43卷第2期2013年3月航空计算技,术AeronauticalComputingTechniqueV01.43No.2Mar.2013基于灰色评价模型的枢纽机场之间延误影响分析王红勇,马乐川,赵嶷飞(中国民航大学天津市空管运行规划与安全技术重点实验室,天津300300)摘要:随着民航事业的高速发展,航班量逐年剧增,导致了大面积航班延误、延误波及现象频繁发生。采用灰色预测方法,选择全国流量较大的五个机场为研究对象,确定评价指标,建立评价样本矩阵,计算出灰色权向量和权向量,得到五个机场的指标评价值以及评价对象北京首都机场的综合评价值。通过对综合评价值的分析,可以得到各个机场对于首都机场延
2、误的影响程度,可依此优化机场的进离场航班顺序,最大程度上减少五个机场对于首都机场的延误影响,提高首都机场的运行效率。关键词:灰色预测模型;航班延误;延误传播中图分类号:V351文献标识码:A文章编号:167l一654X(2013)02—0021.04AnalysisofDelayImpactbetweenHubAirportsBasedonGrayEvaluationModelWANGHong·yong,MALe-chuan,ZHAOYi—fei(TianjinKeyLaboratoryforAirzrafacOperationPlanningandSafetyTechnology,Ci
3、vilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)Abstract:Inrecentyears,thecivilaviationindustryhigh-speeddevelopment,airportexpansion,theair-lineexpandedfleetsize.Thishasresultedinflightssubstantialincreasing,andalargeareaofflightdelaysanddelaypropagationbetweentheairportsoccurredfrequently.Inth
4、ispaper,thegraypredictionmethodforthefiveairportsoflargernationwideflows,evaluationindexweightandevaluationgradestandards,cal—culatedthegrayweightvectorandweightvector,calculatedthefiveairports’evaluatevalueaswellasacomprehensiveevaluationobjectsofBeijingCapitalAirport7Sevaluationvalue.Finallythe
5、paperealculat—edthedegreeofinfluenceofeachairportforBeijingCapitalAirport.Thiscanbeoptimizedaccordingtotheairportflightoutintoorder,thegreatestdegreereducefiveairporttocapitalairportdelayeffectandimprovetheoperationefficiencyofthecapitalairport.Keywords:graypredictionmodel;flightdelay;delaypropag
6、ation引言近年来,我国民航事业快速发展,航班量剧增,航班延误也随之而来。航班延误原因众多,恶劣天气、限制空域、航空公司运营等都会导致航班延误现象产生。目前大部分研究集中在怎样合理配置航空公司的资源,通过整合优化手段达到降低航班延误的目标。而对于机场之间的延误航班,很难评价其对目的地机场造成到达延误的影响程度。因此,就需要对机场之间延误造成的影响程度进行评估。而造成机场延误的原因较多,需要建立一个综合评价指标体系,对各种不同的影响因素造成的延误进行评价,通过不同的延误等级,反映延误影响程度,从而为各个部门提供一个更加直观的延误评价报告。本文选择北京、上海、广州、西安、成都、杭州六大枢纽
7、机场,通过处理全国航班时刻数据,筛选出这些机场的到达延误、离港延误的时间以及其他五个机场至北京方向航班进离港延误航班的时间。通过构建灰色评价模型,建立评价指标体系,对五个一级评价指标和评价对象进行评价,得到五个机场对于北京首都机场的评价值。研究结果有助于发现机场之间延误程度,从而反映出相互影响程度,为各个部门提供及时、科学的延误报告,提高机场管理水平。收稿日期:2012—12—24基金项目:国家自然科学基金项目资助(61039001
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