航班延誤的產生以及如何預測,|,IET,Intelligent,Transport,systems

近日,上海財經大學資訊管理與工程學院的QiangLi等人研究確定了一組新的對航班延誤的有重大影響的因素,幫助航空當局深入瞭解航班延誤的潜在行為和機理,並據此開發了一種高精度模型來預測航班延誤情况。航班延誤是美國航空運輸管理的一大挑戰。從2010年到2018年,美國平均約有20%的國內航班延誤。美國聯邦航空管理局估計2018年延誤的年度成本為280億美元。

近日,上海財經大學資訊管理與工程學院的Qiang Li等人研究確定了一組新的對航班延誤的有重大影響的因素,幫助航空當局深入瞭解航班延誤的潜在行為和機理,並據此開發了一種高精度模型來預測航班延誤情况。

航班延誤是美國航空運輸管理的一大挑戰。從2010年到2018年,美國平均約有20%的國內航班延誤。美國聯邦航空管理局(FAA)估計2018年延誤的年度成本為280億美元。航班延誤不僅會新增經濟損失,還會對旅客、航空公司和航空運輸系統的運營造成負面影響。這些負面影響推動了延誤管理機制的發展,高精度預測模型作為緩解航班延誤、降低航空公司經濟成本和提高旅客滿意度的有效工具。較低精度的預測結果會誤導機場運營商對未來航班延誤狀況的理解,最終導致對航班延誤的緩解效果不佳,囙此預測模型的準確性至關重要。而為了提高準確度,我們需要解决兩個關鍵問題。

關於以往航班延誤和網絡效應的描述

首先,在以往的航班延誤預測研究中,採用的大多數因素都處於宏觀層面,例如時間變數、天氣狀況等。然而,這些宏觀因素描述的是航班延誤的總體趨勢,可能與實时航班延誤沒有直接關係。其次,現有研究對於機場與機場,班機與班機的相互影響考慮的較少,只有少數研究簡單地考慮了空中交通網絡對航班延誤的影響。本研究解决了上述挑戰,使航空當局能够瞭解航班延誤的潜在行為和機制,並確定一組新的影響因素,並在此基礎上開發了一種高精度預測模型來預測航班延誤。

機場延遲傳播網絡

在本研究中,研究人員在定義完相關變數之後,建立了預測模型和相關的複雜網路方法,並分析了“局部效應”和“網絡效應”的各自影響(“局部延誤”代表每個機場在周轉運行中發生的相關延誤。“網絡延誤”指的是每個機場受其上游機場的影響而引起的延誤)。最後以2018年7月美國國內航班作為樣本數據,證實模型的預測準確度有了很大的提高。他們發現,單個機場的航班延誤將受到大約12個其他機場的影響。小型機場主要受本地運營的影響,而大型機場受上游機場較多的影響。而造成延誤的主要因素是機場的供需失衡,其次是航空網絡的擁擠程度,最後是機場的擁擠程度。短期的延誤主要由局部效應引起,長期延誤則主要由網絡效應引起。但是研究還存在一些不足,首先,本文只考慮了2018年7月的美國國內航班。其次,在預測航班延誤時沒有考慮極端天氣條件(例如風暴/颶風)的影響。

引用此論文

Li,Q,Jing,R. Generation and prediction of flight delays in air transport.IET Intell Transp Syst.2021;15: 740–753.https://doi.org/10.1049/itr2.12057.[Physical Sciences]

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資料標籤: 航班延誤 航空
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