【摘 要】
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随着社会的进步和经济水平的不断提高,航空运输的需求不断增加。面对日益增长的航空运输需求,如何提高效率、减少航班延误、降低社会经济损失,成为人们关注的热点问题。事实上,恶劣天气、交通量增加、空军管制、设备故障以及延误传播等都会对航空系统的正常运行造成不同程度的干扰,进而产生航班延误。因此,准确预测航班延误,并把握不同干扰情况下延误的消解过程,对于减少或避免航班延误具有重要的理论和现实意义。本文收集了
【基金项目】
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大数据驱动的城市群交通状态感知、态势推演与智慧决策（91746201）； 基于多源大数据的城市交通微观—宏观行为规律研究（91646124）； 基于数据分析的城市交通出行行为规律研究（71571017）；
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随着社会的进步和经济水平的不断提高,航空运输的需求不断增加。面对日益增长的航空运输需求,如何提高效率、减少航班延误、降低社会经济损失,成为人们关注的热点问题。事实上,恶劣天气、交通量增加、空军管制、设备故障以及延误传播等都会对航空系统的正常运行造成不同程度的干扰,进而产生航班延误。因此,准确预测航班延误,并把握不同干扰情况下延误的消解过程,对于减少或避免航班延误具有重要的理论和现实意义。本文收集了美国2016年和2017年两年的航班运行记录数据,以及相应的天气数据,从复杂网络的角度出发,利用机器学习算法,对航班延误进行预测,建立机制模型,模拟航空系统的真实运行状态和导致航班延误的干扰事件,分析不同情况下航班延误的消解过程。论文具体包括以下三个方面研究内容:（1）航空网络拓扑结构及离港延误特征研究。本文以机场为节点,以有航班经过的OD对为边,建立有向航空网络0,通过分析节点度分布、网络同配系数、平均集聚系数和平均最短路径长度,共四个指标,对2016-2017年美国航空网络的拓扑结构特征开展研究。此外,在0的基础上,以日平均航班数量不少于10为标准,得到美国主干航空网络1,研究美国航空网络离港延误特征及规律（包括延误传播的可能范围以及航空网络离港延误状态）。（2）航空网络离港延误预测。本文以时间、出发点天气、其他节点的离港延误和到港延误以及航空网络的离港延误状态作为特征,分别基于LSTM神经网络和随机森林算法建立航班延误预测模型,来预测航空网络中的边在下一时刻的离港延误,并对两个模型的预测性能进行比较。（3）不同干扰情况下的延误消解特性研究。本文通过建立机制模型来模拟航空系统的真实运行情况,在此基础上,在干扰规模既定的条件下,设置不同强度的干扰,观察在各种情况下航班延误的消解过程;在干扰强度既定的条件下,设置不同规模的干扰,观察在各种情况下航班延误的消解过程。研究结果表明,航空网络是一个无标度网络,在航空网络中度大的节点更倾向于与度小的节点相连接。此外,航空网络的平均集聚系数较高而平均最短路径长度较小,说明美国航空网络具有小世界网络的特征,航班延误能够在节点之间反复传播。随着时间窗大小的增加,经历过离港延误的边中存在的最大强连通团的相对大小先快速增加,当时间窗大小达到3小时及以上之后,的变化幅度非常小,说明航班延误可能的传播范围的相对大小会先快速增加,之后趋于稳定,航班延误在航空网络上的传播速度很快。在航班延误预测方面,综合性能表现最好的是每层15个神经元的双层LSTM航班延误预测模型,其性能优于基于随机森林算法的航班延误预测模型,平均中值绝对误差降低44%。在延误消解方面,当干扰规模既定,干扰强度增加时,航班延误会变得更加严重,延误消解所需时间也越长;当干扰强度既定,干扰规模扩大的时候,航空系统的离港延误会先增加,延误消解所需时间较长,当干扰规模达到一定程度时,航空系统的离港延误会有所下降,且延误消解所需时间有所减少。
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