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航班延误的优化模型与算法

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简介：
《航班延误的优化模型与算法》一文旨在通过构建数学模型和设计高效算法来减少航空运输中的航班延误问题，提高机场运营效率及乘客满意度。 针对航班延误问题，采用谱系聚类方法对20个机场进行分类，并分析中国航班延误的原因。研究发现，在终端区的飞机排序是影响空中交通管制的一个重要因素。在此基础上，我们改进了现有的先到先服务（FCFS）排序方式，通过考虑多个因素并建立模糊综合评价指标来进行优化。结合层次分析法和模糊综合评价方法对原有的FCFS进行调整，并选取预计到达时间、飞行速度以及飞行性质这三个关键变量，在Matlab软件中模拟处理10个航班的案例，证明了新模型的有效性。

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  • 航班延误的优化模型与算法
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    《航班延误的优化模型与算法》一文旨在通过构建数学模型和设计高效算法来减少航空运输中的航班延误问题，提高机场运营效率及乘客满意度。 针对航班延误问题，采用谱系聚类方法对20个机场进行分类，并分析中国航班延误的原因。研究发现，在终端区的飞机排序是影响空中交通管制的一个重要因素。在此基础上，我们改进了现有的先到先服务（FCFS）排序方式，通过考虑多个因素并建立模糊综合评价指标来进行优化。结合层次分析法和模糊综合评价方法对原有的FCFS进行调整，并选取预计到达时间、飞行速度以及飞行性质这三个关键变量，在Matlab软件中模拟处理10个航班的案例，证明了新模型的有效性。
     
  • 基于遗传算法的机场延误航班调度起飞模型的Python源代码
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    本Python项目采用遗传算法优化机场延误航班的调度与起飞安排，旨在最小化整体延误时间并提高运营效率。代码实现了一个仿真环境，用于测试不同调度策略的效果。 本资源提供了机场航班延误调度模型的实现代码，并采用遗传算法进行求解。该资源还包含了一个基于遗传算法解决航班延误问题的模型实现方法。文本详细解释了如何使用这些代码和技术来优化航班延误情况，以提高整体运营效率和乘客满意度。 如果需要进一步了解具体的技术细节或实施步骤，请参考相关文档说明。
     
  • 上海浦东国际机场航班延误预测模型研究
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    本研究针对上海浦东国际机场航班延误问题，构建了基于大数据分析和机器学习算法的预测模型，旨在提高机场运营效率及服务质量。 中国枢纽机场航班延误预测建模——以上海浦东国际机场为例。
     
  • 航班延误预测：基于机器学习的方法
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    本研究利用机器学习技术，旨在提高对航班延误的预测准确性，为航空公司和乘客提供有效决策支持。通过分析历史数据中的多种因素，构建高效预测模型，减少因不确定性造成的损失与不便。 在本存储库中开发了一个模型来预测起飞时的航班延误情况。从技术角度来看，主要使用了以下Python工具： - 可视化：matplotlib, seaborn, basemap - 数据处理：pandas, numpy - 模型建立：sklearn, scipy - 类定义：回归、图形 具体内容包括： 1. 日期和时间的分析。 2. 填充因子比较及航空公司基本统计说明。 3. 航空公司延误分布，以确定排名。 4. 探讨始发机场与航班延误之间的关系，并研究地理区域覆盖情况以及通常会延迟的航班的时间变化性。 模型预测部分包括： 6.1 模式一：针对单一航空公司在特定出发机场的数据进行分析。
     
  • 美国国内航班延误的数据集
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    该数据集记录了美国境内各机场及航空公司的航班延误情况，包含历史飞行信息和相关统计数据，旨在帮助旅客规划行程并研究航班准点率。 美国运输部（DOT）交通运输统计局（BTS）从2003年6月开始对美国大型航空公司国内航班的准时到达和晚点情况进行统计，并且每个月都会发布上个月的航班准点率、延误情况、取消记录以及转机状况的数据。
     
  • 2015年美国航班延误与取消的数据集
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    该数据集记录了2015年度美国各大航空公司的航班准点率情况，包括所有国内航班的起飞、到达时间以及因各种原因导致的延误和取消的信息。 美国交通运输部统计司发布了2015年国内民航航班的数据，涵盖了航班准点、延误、取消、转机以及摘要等相关信息。
     
  • 可用于预测分析的航班延误数据集
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    本数据集包含了详尽的航班信息和历史延误记录，适用于构建机器学习模型进行预测分析，帮助航空公司优化运营、降低延误率。 航空公司数据集包含539,383个实例和8个不同的特征，目标是在给定预定起飞信息的情况下预测航班是否会延误。以下是数据字段的描述： - id：唯一标识符。 - Airline：不同类型的商业航空公司。 - Flight：飞行编号。 - AirportFrom：源机场代码（例如ATL、AUS等）。 - AirportTo：目的地机场代码（例如CLT、DEN等）。 - DayOfWeek：星期几，表示航班起飞的日期是周几。 - Time：时间，表示航班预计起飞的时间点。 - Length：飞行长度或持续时间。 - Delay：是否延误，用于预测目标。 以下是部分机场代码及其对应的国际机场名称： - ATL - 哈茨菲尔德 - 杰克逊亚特兰大国际机场（乔治亚州） - AUS - 奥斯汀伯格斯特罗姆国际机场（德克萨斯州） - BNA - 纳什维尔国际机场（田纳西州） - BOS - 波士顿洛根国际机场（马萨诸塞州） - BWI - 巴尔的摩华盛顿国际瑟古德马歇尔机场（巴尔的摩，美国首都区） - CLT - 夏洛特道格拉斯国际机场（北卡罗来纳州） - DAL - 达拉斯爱田机场（德克萨斯州） - DCA - 罗纳德里根华盛顿国家机场（弗吉尼亚州阿灵顿市） - DEN - 丹佛国际机场（科罗拉多州） - DFW - 达拉斯沃思堡国际机场（德克萨斯州） - DTW - 底特律大都会机场（密歇根州） - EWR - 纽瓦克自由国际机场（新泽西州） - FLL - 劳德代尔堡国际机场
     
  • flight-delays-cancellations: 探索2019年美国航班的延误与取消情况
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    本研究深入分析了2019年美国航空业中广泛存在的航班延误及取消问题，旨在揭示其原因和影响。 目录安装除了Python的Anaconda发行版之外，没有任何必要的库可以在此处运行代码。 使用Python版本3.x，该代码应该可以正常运行。项目动机该项目的目标是练习创建数据可视化。为此，创建了探索性可视化以帮助提出问题，并选择了其中一部分进行精炼，形成说明性的可视化内容并以幻灯片形式展示。 项目的数据集包括2019年近750万次国内航班的详细信息，如出发/到达时间、始发/目的地机场、承运人以及延误时间和取消情况。该项目主要分析了到达延迟和取消的情况，并特别关注仅被取消的航班特征。 以下是项目的具体内容： - 到达延迟时间分布及分类 - 取消原因分布 - 不同季节中的取消原因对比 - 特定机场在不同季节中出现的取消原因对比 项目代码与分析结果包含于两个Jupyter笔记本段落件内，分别是Exploration_flights.ipynb。该笔记本用于探索性可视化以回答上述问题并创建相应的数据视图对象。
     
  • 延迟航班-数据集
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    延迟航班-数据集包含大量航班运营信息，专注于分析导致航班延误的各种因素，旨在帮助航空公司和相关研究机构优化航班调度与管理。 数据包含了2008年由于各种原因导致的航班延误的信息，可用于进行延迟航班数据集的分析。该数据文件名为DelayedFlights.csv。
     
  • 关于排班问题的多目标优化模型与算法探讨(2003年)
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    本文深入探讨了针对排班问题构建的多目标优化模型及其相应算法，分析了如何通过数学建模方法提高人员调度效率和员工工作满意度。 为了提高排班结果的准确性和可靠性，我们提出了一种针对排班问题的多目标优化模型，并采用改进的信息熵自适应遗传算法来求解该模型的最佳解决方案。同时，引入了分割集的概念以及模拟退火算法的思想来进行最优解的选择。通过与航空公司的机组排班问题进行仿真对比分析，验证了所提方法的有效性和先进性。