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1、航班延误影响因素及改良方案摘 要 随着我国航空运输的迅速开展，航班延误问题也日益严重。不仅影响航空的效劳质量和经济效益，而且严重威胁着民航系统的平安，已经引起社会公众的高度关注。本文根据flightstats.数据，比照国民航总局发布数据，分析数据差异原因是由于国外航班延误的定义与统计方法的不同造成的，根据2013年民航总局发布的航班正常性定义，建立模糊综合评判模型5-6，对国航班延误情况进展评价。并综合考虑航班延误的影响因素，考虑各因素间涉及延误，建立航班延误的动态排队模型4，得出各因素延误比重和影响程度。在此根底上，针对航空公司因素对航班延误的排对模型进展优化，并进一步提出优化措施。针对问
2、题一，本文在综合考虑航空公司、机场、天气、资源限制和旅客等航班延误原因及航空公司运行控制的根底上，建立了评估航班延误水平的指标体系。利用模糊矩阵一致表，使用模糊层次物元分析法10，得到各因素重要程度排序。利用模糊隶属度矩阵，并结合最大隶属度原则采用加权平均法求得评价矩阵,并归一化处理后得到评价结果为一般延误。针对问题二，本文只考虑型机场。先对航班延误的指数分布进展了合理的数理推导，并利用MATLAB软件对选用的样本数据进展拟合，验证了飞机起飞和降落服从泊松分布，航班延误符合指数分布。在此根底上建立了航班延误的动态排队模型，然后借助于MATLAB软件对机场数据进展模拟，得出航空公司因素发生频率最
3、高，影响最大；流量控制发生频率较高，影响大；天气因素发生频率较高，影响较大；军事活动发生频率一般，但影响大；机械故障频率较低，影响较大；机场和旅客因素频率较低，影响较小。针对问题三，在模型二所得结果的根底上，对航班延误的动态排队模型进展优化7，主要针对航空公司因素，设定目标函数，建立优化模型，得出最优效劳率。并进展模型检验与评价。关键字：航班延误；层次物元分析法；模糊综合评判；泊松分布；指数分布；排队模型目录1 问题重述32 问题分析32.1问题一的分析32.2问题二的分析32.3问题三的分析33 模型假设34 符号说明35 模型一的建立与求解55.1 国外航班正常性统计方法比拟55.1.1
4、国外航班正常性统计方法55.1.2 国航班正常性统计方法65.1.3 国外统计方法比照65.2 航班延误水平评估指标集65.3 模糊综合评价模型75.3.1 建立指标集75.3.2 确定评判集75.3.3 权重确实定75.3.4 建立第二层模糊评判矩阵95.3.5 模糊综合评价结果105.3.6 结果分析106 模型二的建立与求解106.1 航班延误因素分类106.2航班延误的指数分布验证116.3 排队模型136.4 航班延误的动态排队模型146.5 模型求解156.6 结果分析167 模型二的优化167.1 优化模型建立167.2 模型检验177.4.1加强空域流量控制187.4.2合理增
5、加航线数量18参考文献19附录201 问题重述*南华早报网根据flightstats. 的统计称：中国的航班延误最严重，国际上航班延误最严重的10个机场中，中国占了7个。其中包括*浦东、*虹桥、国际、萧山、白云、宝安、双流等机场。根据以上资料，统计国国际航班延误数据并研究以下问题：（1） 评价报道所述结论是否正确。（2） 分析我国航班延误的主要原因。（3） 针对我国航班现状提出有效的改良措施。2 问题分析2.1问题一的分析 问题一要求评论*南华早报报道容是否属实。首先，我们查阅题目所给flightstats. 和国外其他各大航空公司的网页和一些主要统计部门的相关信息，得到关于年度航班延误的一些
6、统计指标，并在此根底之上，根据国航班延误定义，建立模糊综合评价模型，对国主要航班进展航班延误评价，得出结果对flightstats. 上调查结果，给出评价。2.2问题二的分析问题二要求我们分析航班延误的主要原因。根据收集得到的数据，我们发现，导致航班延误的主要原因是航空公司，流量控制，天气，军事活动，机场和旅客等因素。为了问题分析的方便，考虑对数据进展更深层次的挖掘和处理，考虑航班延误的涉及效应建立航班延误动态排队模型，运用对四个机场数据进展模拟仿真，分析得出航班延误的主要影响因素。2.3问题三的分析问题三要求提出航班延误的改良策略，本文在模型二结果的根底上，然后从航空公司入手，构造排队的优化
7、模型，并进展模型检验与评价，最后为航班延误提供了两条建议。3 模型假设模型一（1） 假设所查找数据真实可靠；（2） 假设航班延误趋势无重大变动；模型二1假设在其它情况都正常时，航班延误具有涉及性；2假设机场采用的是双跑道混合模式；3假设所选用机场闭环的每个机场具有一样的特质；4 符号说明符号说明模型二符号说明模型三符号说明5 模型一的建立与求解5.1 国外航班正常性统计方法比拟5.1.1 国外航班正常性统计方法BTS同时统计航班的离港准点率Departure on time performance和到港准点率Arrival on time performance。航班如果在计算机订座系统CRS
8、显示的方案时间后15分钟离到港，则该航班统计为离到港正常。这里的离到港时间是指航班的撤挡轮挡时间，不是离地落地时间。美国航班正常统计围为航班量占国定期航班总量1%以上的14家主要航空公司，在航班量占国定期航班总量1%以上的29个大型机场之间的定期国航班正常情况，不包括国际航班以及其他性质的飞行。美国将航班不正常原因分为5大类：航空公司、恶劣天气、民航系统National Aviation System、前班飞机晚到、公共平安。其中民航系统原因是指由非天气、机场运行、空中交通容量与管制等原因导致的航班不正常。公共平安原因是指在候机楼或广场进展旅客疏散、因平安问题重新登机、安检设备故障、过安检等待
9、超过29分钟引起的航班不正常。5.1.2 国航班正常性统计方法 2013年民航局开展航班延误专项治理，并在行业发布了2013年版的航班正常统计方法。新方法的正常统计标准相比2012年变化较大，不再以航班的起飞、落地时间作为航班正常的判定标准，而是以航班的挡/撤轮档时间作为判定标准。符合以下条件之一的航班即判定为正常航班：(1)航班时刻管理部门批准的离港时间前后5分钟之撤轮挡，且按航班运行正向进程起飞，不发生滑回、中断起飞、返航、备降等特殊情况；(2)不晚于航班时刻管理部门批准的到港时间挡轮挡。不正常原因方面，各类航班不正常原因分为天气、航空公司、航班时刻安排、军事活动、空管、机场、联检、油料、
10、离港系统、旅客、公共平安共11大类。相比2012年版的方法，不正常原因删除了流量大类，增加了航班时刻安排大类，类别总数维持不变。新增航班时刻安排大类考虑到我国日益紧的机场时刻资源对航班正常性的影响，总体上能够反映客观的运行情况。5.1.3 国外统计方法比照指标名称国国外撤挡轮时间离港时间前后5分钟之撤轮挡，且按航班运行正向进程起飞，不发生滑回、中断起飞、返航、备降。在计算机订座系统CRS显示的方案时间后15分钟撤挡轮挡时间，则该航班统计为离到港正常。不正常原因自然条件、航空公司、机械设备、资源限制、旅客条件航空公司、恶劣天气、民航系统National Aviation System、前班飞机晚
11、到、公共平安统计机构统计数据局部公开完全公开5.2 航班延误水平评估指标集通过对各种文献资料的统计， 总结出导致航班延误的原因可以分为天气原因、航空公司原因、空中交通管制原因和旅客自身原因等等。将导致航班延误的因素细化并进展分类研究后，根据科学性、客观性和时效性的原则，从系统工程的角度，确定了由自然条件、机场管理、机械设备、资源限制和旅客条件 5 个一级指标和 25个二级指标共同构建的机场航班延误水平的评价体系。 一级指标自然条件U1航空公司U2机械设备U3资源限制U4旅客条件U5二级指标鸟击u11雷雨u12冰雪u13大雾u14沙尘u15信息系统u21组织系统u22制度规u23监管系统u24教
12、育培训u25飞机平安性u31飞机可靠性u32飞机维修性u33地面设备u34空地设备u35军事活动u41飞行区u42航站区u43终端区u44机场净空u45航路u46旅客晚到u51乘机意识u52旅客人数u53旅客行u54突发状况u55表5.15.3 模糊综合评价模型5.3.1 建立指标集设定航班延误水平评估指标体系为指标集 U，按其不同属性分成假设干个互不相交的指标子集。一级指标：二级指标：5.3.2 确定评判集根据航班的运行方式，结合航班延误的特点，提出延误指数延误指数延误特点1低度延误2较低延误3一般延误4较高延误5高度延误5.3.3 权重确实定采用层次分析法结合物元分析法确定各个指标的权重，
13、可以较大地提高各个权重指标的客观性。通过向三位民航专家发放调查表的方式，建立判断矩阵：根据三位专家的判断矩阵，通过MATLAB计算可以分别得到其特征向量，并做一致性检验后，可确定三位专家给出的第一层因素的权重程序及结果见附页。根据物元分析法，构造权重复合物元矩阵R确定标准物元，节域物元其中。由，物元确定关联函数物元其中，计算专家效率矩阵 对原权重复合物元矩阵 R 进展修正，得修正复合物元矩阵 ，即航班延误统计第一层指标因素的权重同理可确定航班延误等级评估的二级指标向量自然延误、航空公司延误、 机械设备延误、资源限制延误旅客延误的权重分别为5.3.4 建立第二层模糊评判矩阵邀请30位空管， 机场
14、和航空公司的一线人员组成专家组，对中国14年航班延误统计情况进展评判， 评判时分别在五个评判等级上对*项评估要素作属于或不属于的二值逻辑判断， 即当认为该要素属于该等级时记 1，否则记 0。在统计 时取，其中 P 为参加评判的专家总人数， P为选择*一要素属于该等级的专家位数。 根据30位专家的判断，得到各评判矩阵如下：zz5.3.5 模糊综合评价结果采用评估模型M(*，+)模型(加权平均模型)，经过合成运算，第二层次的综合评判结果：即第一层评判决策矩阵进而得到第一层评价结果依据最大隶属度原则，中国14年航班延误等级为一般延误，对应延误指数为3。5.3.6 结果分析 本模型综合考虑了各种因素，所得结果具有代表性。结论比照与南华早报网的报道有一定的偏差，究其原因是南华早报网没有考虑到国外航班延误统计方法的不同。通过国外统计的海浦东、*虹桥、国际、萧山、白云、宝安、双流的航班延误数据，运用模型的评判集，得出结论为较高延误。而通过民航给出7个机场的航班延误数据通过模型评判，得出为一般延误。差距可能的原因是FlightStats
