基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型
统计建模获奖题目
天津财经大学
3
北京市居民家庭金融资产投资影响因素分析
李文磊、郭燕婷、张彤
中国传媒大学
4
首都市民主观幸福感影响因素分析
唐静、张洁、蒋辰
首都经济贸易大学
5
中国的财政分权与经济增长
汪晓芳、汪亭亭、王丹丹
安徽财经大学
6
上市公司生存特征分析
王慧灵、刘娇、李俊锋
西南财经大学
7
上市公司盈利与预测
韩红梅、陈淑洋、张丽璇
鲁东大学
48
GDP上行与电力下滑之偏差模型研究
马婷、 张 君、邸一浏
山西财经大学
49
我国就业长期和短期影响因素定量分析
肖云、周巧、杨絮飞
中南财经政法大学
50
金融稳定性评估模型及其应用研究
曾得利、王佳、崔衍安
湖南大学
51
天量信贷对物价走势冲击模型研究
张靖、刘慧慧、王璇珍
山西财经大学
田昊枢、牛启昆、彭沁
北京大学
11
杭州景区公共自行车租用系统的合理规划与建议
王维玲、蔡金鑫、周晓婷
浙江财经学院
12
最优加权组合法在中国粮食产量预测问题中的实证分析
邬琼、刘寅、张静宇
北京工商大学
13
我国社会保障水平与经济发展及人口结构的协调性研究
柴亮、李壮壮、党建令
河北经贸大学
14
高校毕业生心理韧性的统计研究
郑州大学
17
基于人力资本视角的区域经济增长研究
齐艳彩、刘文熙、杨新桐
首都经济贸易大学
18
基于变量选择的支持向量机在乳腺癌预后复发诊断中的应用
秦旭、王杰彪、李皞
中国人民大学
确定航班延误标准的数学模型
确定航班延误标准的数学模型在现代社会，飞机出行已经是许多人会选择的交通工具，可是，航班延误却成为一大难题。
文章通过了解航班延误的现状和一些数据，我们发现航班延误的定义和标准在中美两国出现分歧。
为了解决这一分歧，作者们建立数学模型，得出美国标准在中国同样适用这一结论。
标签：航班延误；数学模型；美国标准一、引言2016年6月，海南航空发生一起因飞机延误导致乘客在机舱闹事的事件。
原定于6月18日21点50分起飞前往西安的海南航空HU7737次航班晚点4个多小时，在等待起飞期间，机舱内发生打斗事件，多名乘客卷入其中。
同年3月份，雷暴等强对流天气逐渐增多，多个机场因雷雨天气数次启动航班大面积延误预警，有些旅客因此做出冲动的行为导致受到刑事处罚。
旅客陆某等待过程中因一时冲动，将矿泉水泼到登机口工作台上，淋湿了电话设备。
期间陆某还动手殴打了民航工作人员王某，并导致现场机器设备受到损害，王某被公安民警依法带离处置。
同类的事件层出不穷，说明航班延误带来的后果很严重，同时也表明研究航班延误问题的重要性。
二、航班延误的现状收集2015～2016年的各大机场的航班延误数据进行统计分析，可以得出各机场航班准点率如表1所示。
表中数据是2017年2～5月期间航班延误率排名前十的机场，我们可以发现每个月中国机场占据一半以上。
此数据说明，我国航班的准点率较低，导致目前因航班延误而引发的机场闹事事件时有发生，但是，关于机场延误的主要原因和负责方，我们应该理性分析和判断。
三、航班延误定义标准评定在收集数据的过程中，我们发现美国航空数据网站于2013年6月份发布的“Airline and Airport On-time Performance Report”中显示，从北京首都国际机场起飞的22019 个航班中，仅有18.30%准时起飞，2013年全年从北京国际机场起飞的航班中，仅有31.78%准时起飞。
而根据中国民航统计局发布的《2013 年全国民航航班运行效率报告》，北京首都国际机场2013年的放行不正常率（不正常情况包括延迟起飞和取消航班）为33.67%，即放行准点率约为66.33%。
基于数据挖掘的航空航班延误预测模型构建
基于数据挖掘的航空航班延误预测模型构建航空航班延误对旅客和航空公司都是一项严重的问题。
航班延误会导致旅客不便和额外费用，并为航空公司带来经济损失和声誉损害。
因此，建立一个准确可靠的航空航班延误预测模型对航空业来说至关重要。
在本文中，我们将探讨基于数据挖掘的航班延误预测模型的构建过程以及相关的技术和方法。
首先，为了构建一个可靠的航班延误预测模型，我们需要收集大量的航空航班数据。
这些数据可以包括航班的起飞时间、到达时间、出发地、目的地、航空公司等信息。
此外，还可以收集天气数据、机场流量数据等其他相关因素的数据。
收集这些数据的目的是为了建立一个多元回归模型，以预测航班延误的可能性。
接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成和数据转换等步骤。
数据清洗是为了去除数据中的错误、缺失和重复值。
数据集成是将收集到的不同数据源的数据整合到一个统一的数据集中。
数据转换是将数据转换为合适的格式和表示，以便于后续的分析和建模。
在数据预处理完成后，我们可以开始构建航班延误预测模型。
常用的方法包括基于统计学的方法和机器学习的方法。
在统计学方法中，可以使用线性回归、逻辑回归等模型进行建模和预测。
在机器学习方法中，可以使用决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等模型进行建模和预测。
此外，还可以使用时间序列分析方法、聚类分析方法和关联规则挖掘方法等进行进一步的分析和挖掘。
在建立模型之后，我们需要对模型进行评估和优化。
模型评估是为了衡量模型预测的准确性和效果。
常见的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
模型优化是为了进一步提高模型的预测性能。
可以通过调整模型的参数、增加更多的训练数据或使用集成学习方法等来优化模型。
最后，我们可以使用优化后的航班延误预测模型进行实际的应用。
航空公司可以根据预测结果提前做出相应的调整，如调整航班时间、增加航班班次等，以减少航班延误的可能性。
旅客也可以根据预测结果来调整自己的行程计划，以避免不必要的等待和不便。
基于大数据的航空公司航班延误预测研究
基于大数据的航空公司航班延误预测研究引言：航班延误是影响航空业运营和乘客体验的重要问题。
航空公司为了提高服务质量和效率，不断探索使用大数据来预测航班延误，并采取相应的应对措施。
本文将围绕基于大数据的航空公司航班延误预测展开研究，探讨该方法的原理、方法与应用以及其面临的挑战。
一、大数据在航空公司航班延误预测中的原理1.1 数据收集航空公司可以通过各种传感器和设备，如飞机受损检测装置、机场摄像头和天气监测设备等，收集来自多个来源的数据。
这些数据包括飞行参数、机场道路状况、气象信息、客流数据等。
1.2 数据清洗与整合在收集到的数据中，存在各种噪声和缺失，需要进行清洗和整合，以保证数据的准确性和一致性。
同时，还需要将来自不同源头的数据进行整合，以建立全面的航班延误预测模型。
1.3 特征提取与选择从收集到的大数据中，需要选择与航班延误相关的特征，并进行提取和选择。
这些特征可以包括天气状况、机场状况、过去航班延误记录等，以及其他可能的相关特征。
二、基于大数据的航空公司航班延误预测方法2.1 机器学习方法机器学习方法可以利用大数据中的特征，在历史数据中挖掘规律，并构建预测模型。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和人工神经网络等。
通过在训练集上进行训练，可以得到一个能够识别航班延误的模型，并用于未知数据的预测。
2.2 时间序列方法时间序列方法可以利用历史数据中的时间相关性，对航班延误进行预测。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型和季节性模型等。
通过分析历史数据的趋势和周期性，可以预测未来的航班延误。
2.3 深度学习方法深度学习是机器学习的一种延伸，它模拟了人类大脑神经网络的结构和运行原理，可以处理更复杂的非线性关系。
深度学习方法可以通过大数据学习数据的高级表示，并进行航班延误预测。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和深度置信网络等。
三、基于大数据的航空公司航班延误预测的应用3.1 延误通知与调度优化通过航班延误预测，航空公司可以提前通知乘客有关航班延误的信息，并给予相应的补偿或调度调整。
基于大数据的航空航班延误预测与分析系统研究
基于大数据的航空航班延误预测与分析系统研究近年来，航空业的迅速发展使得人们对航班安全性和准时性的要求越来越高。
然而，由于天气、机械故障、航空管制等各种因素的影响，航班延误问题成为一个不可忽视的挑战。
为了解决这个问题，基于大数据技术的航空航班延误预测与分析系统应运而生。
首先，该系统通过大数据的收集和分析，能够准确预测航班的延误情况。
例如，通过收集过去的航班数据、机场天气数据、航空公司运营数据等，系统可以构建出一个庞大且全面的数据集。
然后，利用数据挖掘和机器学习算法，系统能够分析这些数据，找出其中的模式和规律，并根据这些模式和规律进行延误预测。
这种预测能力不仅可以提前通知旅客，还可以帮助航空公司做出调整和管理。
其次，该系统还可以对航班延误进行深入分析。
通过大数据分析，可以发现导致航班延误的具体原因，比如交通拥堵、恶劣天气等。
这些分析结果可以为航空公司优化飞行计划和资源配置提供参考。
此外，该系统还可以利用数据挖掘技术发现隐含规律，帮助航空公司掌握航班延误的趋势和规律，进而制定更好的管理策略，提高航班准时率。
另外，该系统可以为旅客提供实时的航班延误信息和相关服务。
通过大数据的更新和分析，系统可以及时向旅客提供准确的航班延误信息，让他们能够做出相应的调整，并提供其他机票预订、酒店安排等服务。
这不仅可以减少旅客的时间和经济损失，还能提升旅客的满意度和忠诚度。
此外，该系统还可以为航空公司提供全面的运营数据分析和决策支持。
通过大数据的整合和分析，系统可以帮助航空公司了解不同航线和航班的延误情况、旅客需求情况，从而确定合理的飞行计划、机型配置和价格策略。
此外，还可以通过对竞争对手数据的分析，提供市场竞争的情报和策略建议，帮助航空公司在竞争激烈的市场中脱颖而出。
总之，基于大数据的航空航班延误预测与分析系统是一个能够准确预测航班延误、深入分析延误原因、提供实时延误信息和相关服务、支持航空公司决策的强大工具。
借助于大数据的力量，这个系统可以帮助减少航班延误带来的不便和损失，提高航空业的运营效率和服务质量。
基于大数据的航空航班延误原因分析与预测
基于大数据的航空航班延误原因分析与预测随着社会的发展和全球化的深入，机场客流量的增加给航空行业带来了诸多挑战，其中之一就是航班延误。
航班延误对乘客和航空公司都会造成不便和经济损失。
因此，如何快速、准确地预测和分析航班延误，成为了航空行业研究的热点之一。
而基于大数据的分析技术，为航空公司和乘客提供了更加快速和准确的解决方案。
首先，大数据技术的运用可以帮助航空公司根据历史数据找出航班延误的原因。
通过对不同城市、不同季节、不同天气等多种因素进行分析，可以找到导致航班延误的主要因素。
比如，机场的空中流量过高，机务维修延误，恶劣天气等都是常见的导致航班延误的原因。
同时，数据也能够为航空公司提供更好的决策支持，让航空公司可以更好地部署航班、维修设备并改善服务。
其次，基于大数据技术的分析，可以提高延误预测的准确性。
传统的航班延误预测方法主要是依靠天气预报、航班时刻表等因素，但是这些因素往往不能反映实际情况，导致延误预测不准确。
而基于大数据的技术可以结合实时数据、历史数据和人工智能算法，对航班延误进行更加精准的预测和分析，预测准确率大幅度提升。
在航班延误的情况下，机场和航空公司可以及时采取措施并给予旅客更加充分的信息，提升旅客的满意度和信任度。
第三，大数据技术的使用可以为旅客提供更好的服务。
航班延误对旅客影响较大，而大数据技术可以更好地解决这一问题。
航空公司可以对旅客的行程和个人信息进行分析，在行程中进行提醒和手机推送，为旅客提供更加个性化的服务。
在航班延误的情况下，旅客可以及时得到更加准确的信息和更好的安排。
不过，基于大数据技术的分析也存在一些问题。
首先，数据的来源和质量问题，并不是所有的数据都能够反映真实情况。
其次，在运用大数据技术进行分析的过程中，也需要考虑个人信息保护等问题。
因此，在对大数据技术的应用过程中，需要注意数据的真实性和隐私保护等问题。
综上所述，基于大数据技术的航班延误分析和预测，对于航空行业来说具有非常重要的意义。
基于大数据分析的航空航班延误预测模型研究
基于大数据分析的航空航班延误预测模型研究近年来，航空行业的发展迅猛，航班延误已经成为一个令人头痛的问题。
为了提高乘客的出行体验和航空公司的运营效率，研究和预测航班延误变得尤为重要。
在这篇文章中，我们将探讨基于大数据分析的航空航班延误预测模型的研究。
航班延误对乘客和航空公司都产生了负面影响。
对于乘客来说，航班延误可能导致行程计划的打乱、时间浪费和不便。
而对于航空公司来说，航班延误可能导致运营成本的增加、乘客投诉的增多和声誉受损。
因此，提前预测航班延误是非常必要的。
大数据分析技术为航班延误预测提供了强大的支撑。
首先，大数据分析可以从多个数据源中收集大量的数据，包括天气状况、机场交通流量、机械故障等。
通过分析这些数据，我们可以发现航班延误的潜在原因和影响因素。
例如，天气状况对航班延误的影响是不可忽视的，大风、暴雨等极端天气条件可能导致航班无法正常起降。
其次，大数据分析可以帮助建立预测模型。
通过运用机器学习算法和统计方法，我们可以利用历史数据建立预测模型，从而预测未来航班的延误情况。
预测模型可以根据多个因素对航班延误进行分析和预测，例如航班时刻表、机场管理和空中交通流量等。
通过这些模型，我们可以提前发出警报并采取措施来减少航班延误带来的影响。
然而，要建立一个准确可靠的航班延误预测模型并非易事。
首先，数据质量是一个重要的问题。
航班延误的数据来源多样，包括机票预订系统、航班运行监控系统等，但这些数据的准确性和完整性存在一定的局限性。
因此，在使用这些数据进行分析和预测之前，需要进行数据清洗和处理，以确保数据的质量和可靠性。
其次，航班延误预测涉及到众多的影响因素，这需要进行合理的特征选择和模型构建。
特征选择是指从大量的特征中选择最具预测能力的特征，以提高模型的准确性。
在航班延误预测中，天气状况、航班时刻表、机场交通流量等都是非常重要的影响因素，但如何合理地将它们纳入模型中，是一个需要进一步研究的问题。
此外，航班延误预测模型的训练和优化也需要考虑时间和成本的因素。
航空业的航班延误预测模型
航空业的航班延误预测模型航空业的航班延误严重影响了旅客的出行体验和航空公司的运营效率。
为了解决这一问题，航空业开始借助数据科学和机器学习的技术，开发和应用航班延误预测模型。
本文将探讨航空业航班延误预测模型的开发方法和应用效果。
一、航空业航班延误情况分析在开发航班延误预测模型前，首先需要对航空业的航班延误情况进行全面的分析。
航空业的航班延误受到许多因素的影响，包括天气、机械故障、航空公司内部管理等。
通过收集并分析历史航班数据，可以获得航班延误的统计信息和延误的主要原因，为预测模型的开发提供参考。
二、航班延误预测模型的开发航空业的航班延误预测模型通常基于机器学习算法，并利用历史航班数据进行训练。
下面列举几种常用的预测模型：1. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，能够处理大量的特征和样本。
在航班延误预测中，随机森林可以根据历史数据中的各种特征，如日期、时间、起降机场、天气等，构建一个强大的分类模型，用于预测航班的准点或延误情况。
2. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种二分类模型，其核心思想是找到一个最优的超平面，能够将不同类别的样本分开。
在航班延误预测中，支持向量机可以根据历史数据中的特征和目标变量，建立一个分类模型，用于预测航班是否会延误。
3. 神经网络（Neural Network）神经网络是一种模仿人脑神经元结构和工作方式的计算模型，其通过输入变量和经过训练得到的权重，计算出一个输出结果。
在航班延误预测中，神经网络可以根据历史数据中的各种特征，学习并建立一个模型，用于预测航班的延误情况。
三、航班延误预测模型的应用效果航班延误预测模型在实际应用中已经取得了一些成果。
通过与实际航班延误情况的比对，预测模型可以给出较为准确的预测结果。
这对航空公司和旅客都有很大的帮助。
首先，航空公司可以根据预测模型的结果提前采取相应措施，如调整飞行计划、增加备用机等，以减少航班延误给公司造成的经济损失。
基于大数据的航班延误分析与预测模型研究
基于大数据的航班延误分析与预测模型研究航班延误是旅行者、航空公司和机场运营商都面临的一个严重问题。
对于旅行者来说，航班延误意味着时间的浪费、行程的打乱以及额外的费用；对于航空公司来说，航班延误可能会造成乘客不满和损失；而对于机场运营商来说，航班延误意味着更长的停留时间和额外的成本。
因此，航班延误问题的解决对所有相关方都至关重要。
近年来，随着大数据技术的发展，许多研究人员开始利用大数据来分析航班延误的原因并预测航班延误的可能性。
基于大数据的航班延误分析与预测模型研究成为了一个热门的课题。
在基于大数据的航班延误分析与预测模型研究中，首先需要收集大量的航班数据。
这些数据包括航班的出发时间、到达时间、飞行时间、起飞延误时间、到达延误时间、航班航线、机场信息等。
利用这些数据，研究人员可以对航班延误数据进行分析，找出航班延误的主要原因和规律。
在航班延误分析阶段，可以运用数据挖掘和机器学习算法来识别和分析影响航班延误的因素。
这些算法可以帮助鉴别出与航班延误相关的特征，如天气、飞机故障、空中交通拥堵、航空管制等。
通过对这些因素进行监测和分析，可以更好地预测航班延误的可能性，并提前采取措施减少延误。
除了航班延误分析，预测模型的研究也是基于大数据的航班延误研究的重要部分。
预测模型的目标是根据历史数据和当前情况，预测未来航班的延误情况。
根据不同的算法和模型，研究人员可以建立起不同的航班延误预测模型，如基于时间序列的ARIMA模型、基于回归分析的线性模型、基于神经网络的非线性模型等。
这些模型可以帮助预测航班延误的概率和具体延误时间，为航空公司和旅行者提供有针对性的信息。
在航班延误分析与预测模型研究中，还可以加入其他相关的因素和数据集，如旅客行为数据、航空公司经济数据、航班调度数据等。
通过综合考虑航班数据和其他相关数据，可以提高航班延误分析与预测模型的精确度和可靠性，并提供更准确的结果和建议。
基于大数据的航班延误分析与预测模型研究对于改善航班延误问题具有重要意义。
基于决策树算法的航班延迟预测研究
基于决策树算法的航班延迟预测研究随着社会的发展和全球化的进程，航空运输对人们的生活和经济活动扮演着越来越重要的角色。
然而，由于天气变化、技术故障、机场拥堵等多种原因，航班延误不可避免地发生。
虽然可以通过延误补偿和退改签政策来减轻旅客的损失，但是对于航空公司来说，航班延误依然会造成巨大的经济损失和声誉损失。
因此，以航班延误预测为目标，利用机器学习算法，是航空公司和乘客都非常感兴趣的研究方向。
在这篇文章中，我们将重点介绍基于决策树算法的航班延迟预测研究。
一、航班延迟的影响因素在进行航班延误预测研究前，我们需要先了解航班延误的影响因素，以便为算法建模提供必要的依据。
首先，天气因素是导致航班延误的主要原因之一。
恶劣的天气会影响飞机起降和航线选择，增加了延迟的风险；其次，机场的拥堵程度也经常会导致航班延误，因为飞机需要等待停机位或起降时隙；此外，飞机故障和维修也会导致航班延误；最后，航空公司自身的操作和管理问题也可能导致延误，例如乘务员延误、计划不合理等等。
二、决策树算法简介在从以上因素中选出对于航班延误影响明显的因素后，我们需要进行算法选择和建模，以便利用历史数据训练模型，进行航班延迟的预测。
本文所选用的算法是决策树。
决策树是一种机器学习算法，它可以将数据集分成较小的子集，同时保持子集内各数据点的相似性。
这种从高维数据中提取出关键特征的能力，使得决策树具有优秀的表达和分类能力，同时运算效率也相对较高。
具体而言，决策树算法基于信息熵的概念，从数据中找到最优的属性来进行切分，使得每个子数据集中的信息量相对于原集合来说更加纯净。
在树的生长过程中，不断重复这个过程，直到所有的数据都被分类完成。
最终形成的树，可以通过查询每个特征的节点来找到预测结果。
三、基于决策树的航班延迟预测在利用决策树算法进行航班延迟预测时，我们需要首先构建相应的数据集。
在本文中，我们使用美国交通部的BTS数据集，其中包括了大量的航班信息数据，包括出发地、到达地、出发时间、到达时间、航空公司、飞机型号、天气等因素。
基于ARMA的航班延误时间序列预测
经网络（neural network，缩写 NN），是一种模仿生物神经网络的 去除通航航班、军航航班、本场飞行航班和缺失部分运行数据的
结构和功能的数学模型或计算模型。在分层型神经网络中按功 国际航班等异常数据，并根据实际应用需求，去除凌晨 00：00-
能分，有三种结构，输入层、隐藏层及输出层。神经网络由大量的 04：59 的数据。之后，采用不合理数据予以剔除，然后采用一维
进行时间序列预测分析时，该时间序列必须是平稳的[7]，否则得 神经网络，是一种按照误差反向传播算法训练多层前馈神经网
出的结果不具有参考价值。
络。
模型定义：假设时间序列{xt} 适合：
正向传播阶段，一层神经元，只会影响其下一层神经元的状
Xt a0 a1Xt1 ap Xtp t b1t1 bqtq
态，如果输出层得不到期望的输出的结果，则进入误差的反向传 播阶段，误差沿原来的路径返回，网络根据误差信号修改各层的 连接权，使误差达到最小。
归滑动平均模型 ARMA 算法的时间序列模型，对航班延误情况进行预测。首先对数据进行数据预处理，得到清洗之后的较高质量
数据；运用 ARMA 模型进行基于时间序列的延误预测，根据实际数据的比较情况，证明了预测模型的准确性；根据残差等评价指
标，相比于神经网络模型，基于 ARMA 的时间序列预测模型在预测的效果上，具有更优的效果。
数进行模型建立。
2.4.1 模型识别
2.5.2 估计结果
模型的建立，使用的数据要求平稳，利用自相关函数和偏相
工具箱自身设置有统计结果，该模型性能最佳结果在第 12
关函数可以大致确定 p、q 的范围。若自相关系数呈现拖尾，偏 次迭代得到，此时该模型的均方误差为 288.329。可以看出神经
航空公司航班延误预测与管理的数据建模研究
航空公司航班延误预测与管理的数据建模研究第一章引言航班延误一直是航空公司面临的重大问题之一。
航班延误不仅对乘客的行程造成影响，也对航空公司的声誉和经济造成损害。
因此，航空公司急需一种可靠的延误预测和管理方法。
本文旨在研究航空公司航班延误的数据建模方法，从而提供准确的延误预测和有效的延误管理策略。
第二章相关工作在过去的几十年里，航班延误预测研究已经取得了一定的进展。
研究者们大多利用统计学和机器学习方法来构建预测模型。
其中，线性回归、支持向量机和神经网络等方法被广泛应用。
此外，一些研究还尝试使用时空数据来提高预测的准确性。
第三章数据集本研究使用了航空公司提供的历史航班数据集作为研究对象。
数据集包括航班的特征变量，如出发时间、出发地点、目的地、航空器类型等；以及目标变量，即航班是否延误。
我们还从其他数据源获取了天气信息、交通状况等数据，以提高模型的准确性。
第四章特征工程在数据建模之前，我们需要对原始数据进行特征工程，以便更好地描述航班延误的影响因素。
特征工程的步骤包括数据清洗、特征选择和特征构建。
我们使用缺失值填充、异常值处理和特征缩放等方法来清洗数据，并利用相关性分析和特征重要性评估方法选择有效特征。
此外，我们还构建了一些衍生特征，如航空公司的历史延误率等。
第五章延误预测模型本文构建了一个基于机器学习算法的延误预测模型。
首先，我们使用训练集对不同算法进行了比较和选择，最终选择了支持向量机作为基础模型。
然后，我们使用交叉验证方法对模型进行了评估，以确保其准确性和稳定性。
最后，我们对模型进行了调优，并使用测试集进行了验证。
第六章延误管理策略延误管理是航空公司应对延误问题的关键环节。
本文提出了一种基于数据的延误管理策略。
首先，我们根据延误预测模型的结果，对即将延误的航班进行识别和标记。
然后，我们根据航班的优先级和可操作性，制定了相应的延误处理策略。
最后，我们使用仿真实验来评估和验证所提出的策略的有效性。
第七章结论本文通过对航空公司航班延误预测和管理的数据建模研究，提供了一种可靠的延误预测模型和有效的延误管理策略。
基于ISM-CRITIC法的航班延误成因分析
基于ISM-CRITIC法的航班延误成因分析随着航空业的快速发展，人们出行需求日益增加，航班延误成为了一个引人关注的话题。
航班延误不仅给乘客带来了不便，也给航空公司带来了巨大的经济损失。
对航班延误成因进行深入分析，可以有效地帮助航空公司制定相应的管理策略，减少航班延误的发生，提高航班的准点率。
ISM-CRITIC法是一种系统的分析方法，可以帮助我们深入理解航班延误的成因。
ISM-CRITIC法综合了互动关系图分析法和因果关系图分析法的优点，通过构建因果关系图、评估关联关系的重要性，最终得出对航班延误成因的整体影响。
一、ISM-CRITIC法的基本原理二、航班延误成因分析1. 天气因素天气因素是导致航班延误的重要原因之一。
恶劣的天气条件会影响航空器的起降和飞行安全，导致航班延误。
大雾、暴雨、雷电等恶劣天气条件会影响飞行能见度和飞行安全，引发航班延误。
2. 航空交通管制航空交通管制是另一个重要的航班延误原因。
航空交通管制会对航班的起降、空中航行、降落等环节进行限制和控制，一旦出现交通管制，航空公司需要对航班进行调整，导致航班延误的发生。
3. 航空器故障航空器故障是导致航班延误的常见原因之一。
航空器的故障可能来自于机械故障、电子设备故障、燃油系统故障等，当航空器出现故障时，航班需要进行维修和检查，导致航班延误。
4. 乘客因素乘客因素也是导致航班延误的重要原因之一。
例如乘客携带违禁品、携带不文明行为等都可能导致航班的延误。
乘客的迟到、走错登机口、登机手续办理不全等也会导致航班的延误。
5. 地面服务地面服务也是导致航班延误的重要原因之一。
地面设备故障、地勤人员操作不当、地勤人员人手不足等都会导致航班延误的发生。
1. 构建因果关系图我们需要对航班延误的各个成因进行分析，并构建因果关系图。
通过绘制因果关系图，我们可以清晰地了解各个成因之间的影响关系，为后续的分析提供依据。
2. 评估关联关系的重要性然后，我们可以利用CRITIC法对各种因素的重要性进行评估。
基于大数据的航空运输中的航班延误预测研究
基于大数据的航空运输中的航班延误预测研究第一章：引言1.1 背景航班延误是航空运输中常见的问题之一，给乘客、航空公司和机场带来了困扰。
有效地预测航班延误可以提前采取措施，避免不必要的损失。
1.2 目的和意义本文旨在探索基于大数据的航空运输中航班延误的预测方法，并且对航空运输领域的决策提供科学依据。
第二章：文献综述2.1 航班延误的影响因素航班延误的影响因素多种多样，包括天气、飞机故障、空中交通管制、机场运营等。
2.2 研究方法过去的研究中，人们主要基于统计方法和机器学习方法进行航班延误预测。
然而，由于数据量的限制，这些方法在准确性和可靠性上存在一定的局限性。
第三章：基于大数据的航班延误预测模型3.1 数据源大数据技术的应用使得我们能够获取到更为全面、准确的数据。
这包括天气数据、航空公司数据、机场数据等。
3.2 特征工程在航班延误预测中，特征选择和特征工程起着至关重要的作用。
通过对历史数据和领域知识的分析，我们可以提取出与航班延误相关的特征。
3.3 模型构建在此基础上，我们可以使用机器学习、深度学习等方法构建航班延误预测模型。
这些模型包括随机森林、支持向量机、神经网络等。
第四章：实证分析4.1 数据收集与处理我们选取的数据集包括航空公司、机场和天气等方面的数据。
对这些数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
4.2 模型训练与评估使用训练集对构建好的模型进行训练，并使用测试集对模型性能进行评估。
同时，我们还可以采用交叉验证等方法验证模型的鲁棒性。
第五章：结果与讨论5.1 结果呈现通过实证分析，我们获得了航班延误预测模型的预测结果，并与实际情况进行对比。
5.2 模型评价根据预测结果，我们可以对模型进行评价。
评价指标包括准确率、召回率、F1值等。
第六章：结论与展望6.1 结论基于大数据的航班延误预测方法可以在一定程度上提高准确性和可靠性，为航空运输中的决策提供科学依据。
6.2 展望未来，我们可以进一步改进航班延误预测模型，提高预测的准确度和实时性。
《2024年航班延误关键影响因素及影响程度识别——基于动态排队模型的分析》范文
《航班延误关键影响因素及影响程度识别——基于动态排队模型的分析》篇一一、引言随着航空业的快速发展，航班延误成为旅客出行中常见的现象。
航班延误不仅影响旅客的出行计划，还对航空公司的运营效率和声誉造成影响。
因此，准确识别航班延误的关键影响因素及其影响程度，对于提高航空运输效率和旅客满意度具有重要意义。
本文基于动态排队模型，对航班延误的关键影响因素及影响程度进行深入分析。
二、航班延误现象概述航班延误是指航班实际到达或起飞时间与计划时间之间的差异。
这种现象在全球范围内普遍存在，受多种因素影响。
这些因素包括天气、航空管制、机场运营状况、航空公司管理、机械故障等。
航班延误不仅会给旅客带来不便，还会增加航空公司的运营成本和资源浪费。
三、动态排队模型在航班延误分析中的应用动态排队模型是一种模拟排队系统的数学模型，适用于描述和分析复杂系统中的动态变化过程。
在航班延误分析中，动态排队模型可以用于模拟航班在机场的排队过程，包括登机、安检、候机等环节。
通过该模型，可以分析航班延误的关键影响因素及其影响程度。
四、关键影响因素识别1. 天气因素：天气条件是导致航班延误的主要因素之一。
如遇恶劣天气，如大雨、大雪、大雾等，飞机无法正常起飞和降落，从而导致航班延误。
2. 航空管制：航空管制是保障飞行安全的重要措施，但也可能导致航班延误。
如空中交通拥堵、航线调整等都会影响航班的正常起飞和降落。
3. 机场运营状况：机场的运营状况对航班是否正常起降具有重要影响。
如机场设施故障、安检设备故障等都会导致航班延误。
4. 航空公司管理：航空公司的管理水平和运营效率也会对航班是否准时起降产生影响。
如航班调度不合理、机组人员配备不足等都会增加航班延误的风险。
5. 机械故障：飞机的机械故障是导致航班延误的直接原因之一。
如发动机故障、刹车系统故障等都需要对飞机进行维修，从而影响航班的正常起飞。
五、影响程度分析通过动态排队模型的模拟分析，可以得出各因素对航班延误的影响程度。
基于大数据分析的航空公司航班延误预测与优化研究
基于大数据分析的航空公司航班延误预测与优化研究基于大数据分析的航空公司航班延误预测与优化研究摘要：随着航空业的不断发展，航班延误问题给航空公司和乘客带来了很大的困扰。
因此，研究航空公司航班延误的预测与优化成为了一个重要的课题。
本研究将基于大数据分析的方法进行航班延误预测，并提出一种优化策略来减少航班延误带来的影响。
1. 引言航空公司的航班延误问题对于乘客和航空公司来说都是一个头疼的问题。
航班延误会导致乘客的行程受到影响，给航空公司带来额外的成本。
因此，准确预测航班延误并采取有效的优化措施成为了一个迫切需要解决的问题。
2. 相关研究过去的研究主要关注航班延误的原因分析和预测方法。
在航班延误的原因方面，研究者从天气、空中交通管制、机场运作等多个因素进行了深入分析。
在航班延误的预测方法方面，传统的统计方法和机器学习方法被广泛应用。
然而，这些方法都有一定的局限性，无法充分利用大数据的优势。
3. 研究方法本研究将采用基于大数据分析的方法来预测航班延误，并提出一种优化策略来解决航班延误问题。
具体步骤如下：1) 数据采集：收集航空公司的相关数据，包括航班信息、天气数据、机场运营数据等。
2) 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和处理，去除噪声和异常值。
3) 特征提取：从清洗后的数据中提取有用的特征，如航班起降时间、机型、机场位置等。
4) 延误预测模型构建：利用机器学习算法构建航班延误预测模型，如随机森林、支持向量机等。
5) 模型评估：使用评估指标评估建立的预测模型的准确性和性能。
6) 优化策略制定：根据模型预测结果，提出相应的优化策略，如优化航班安排、灵活调度等。
4. 实验与结果分析本研究将使用真实的航班数据进行实验，对建立的航班延误预测模型进行评估和验证。
结果显示，基于大数据分析的航班延误预测模型具有较高的准确性和性能。
同时，根据模型的预测结果，制定的优化策略可以显著减少航班延误带来的影响。
5. 讨论与展望本研究展示了基于大数据分析的航班延误预测与优化方法的有效性。
基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型
基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型关菁菁尚蕊蒋安华（中国人民大学统计学院100872）摘要：本文基于美国交通部的公开数据建立了航空运输延误分析预测的时间序列模型。
我们针对飞行延误情况进行研究。
在建模之前给出了所有要用到的定义概念，为建模提供了测度基础。
随后，本文利用所得数据充分描述了航空运输业的概况，包括航线分布、航程分布、延误时长、系统预定飞行设定等。
在对数据集充分了解的情况下，我们针对月飞行延误率建立了时间序列模型，通过对这个时间序列模型的检验与评价，我们确信模型取得很好的效果。
在文章的最后，我们就本次建模进行了总结，并基于模型的分析预测情况阐述了对于航空运输延误问题的一些启示。
一、背景（一）研究背景空中交通管理影响到飞行的安全和效率，已经成为当代一个重要问题。
航空活动在二十世纪30年代之前，由于飞机只能在白天天气允许的情况下飞行最多几千米，当时只需由管制员用红旗和绿旗来控制飞机起降，人们关心飞行的安全多于飞机是否按时到达。
1934至1945年间，机身和机场都装备了无线电通信和导航设备。
二次世界大战给航空技术带来了飞跃性进步，雷达的应用和仪表着陆系统（ILS）。
二十世纪80年代后，计算机、空管地面设施和卫星系统被广泛应用到空中交通管理。
这些都为空中及地上飞行资源的优化配置提供了便捷，也正是由于航空技术的迅速发展，航空运输量日益增大，除了航空运输安全问题外，航空运输延误也成为了今日的重要课题。
我们研究的航班延误问题实际上是空中交通管理成效的一个反映。
乘客希望得到最便捷和最安全的航程。
航空公司希望每一飞行架次都可以安全、高效和成本最优。
在空中交通管理中，地面等待策略也被广泛采用。
因为从成本和飞行安全等方面来考虑，地面等待总比空中等待更安全、经济一些，所以地面等待策略实质上是将昂贵的空中等待转化为地面等待，以达缩减费用的目的。
但是，这并不意味着起飞前的延误比降落的延误好。
事实上，我们总是希望每一飞行架次均可按时完成飞行任务，所有的资源都得到优化配置。
基于数学模型对航班延误时间的研究
摘要对于问题一，建立了回归分析模型，用以验证国内统计标准的合理性。
基于国内外航班延误的统计标准不同，由于flight stats给出的的是国际主要大型机场的排名，通过收集2014年国内十大航空公司部分月份的航班延误时间，然后进行数据统计与整理，对收集到的十个机场部分月份的指定天数的航班延误时间进行统计，进而求指定天数十个机场航班延误时间的平均值，判断得知flight的统计标准是不合理的。
对于问题二，建立层次分析模型，从中分析得出导致航班延误的最主要因素。
得出导致航班延误的主要因素权重排序由高到低为：航空公司运行管理、流量控制、恶劣天气影响、军事活动、以及机场保障，即导致航班延误的最主要因素是航空公司的运行管理。
对于问题三，建立时间序列模型，利用一次指数平滑法建立预测模型，然后对预测的航班延误时间峰值进行人为调控。
建立指数平滑模型α是合适的，最后对航班延误时间进之后进行模型评估，进而求出2.0=行预测，分析曲线走势，并与具体的航班延误时间进行对比分析，讨论模型的效用性。
本文综合利用回归分析模型、基于层次分析法的综合评价，使用相关软件，对航班延误问题进行了多角度的分析。
并给出了航班延误的时间序列模型，对航班延误作出了理论预测，且对模型的适用范围做出了推广，最后给出了模型的优缺点和改进方案，在实际应用中有较大的参考价值。
关键词：回归分析模型；层次分析法；时间序列模型；指数平滑法一、问题重述随着我国民航运输业的快速发展，我国民航业正在经历美国等西方发达国家在上个世纪七十年代放松航空管制后航空业务量急剧膨胀，导致机场和空域拥堵严重、航班延误快速增长的局面。
2015年3月21日，香港《南华早报》报道，据总部设在美国的空中旅行数据提供商flight stats（以下简称flight）介绍，在全球61个最大机场中，中国机场及航空公司的准点离港表现可谓全球最差，准点离港表现最差的7个机场均位于中国内地，其中上海虹桥机场、浦东机场和杭州萧山机场分别以37.17%、37.26%和37.74%的准点率排名垫底。
航空公司航班延误预测与调控的数据分析与决策优化模型研究与实践
航空公司航班延误预测与调控的数据分析与决策优化模型研究与实践第一章引言航空公司航班延误是近年来广受关注的一个领域，因为航班延误给各方面都带来了巨大的经济和时间成本。
航空公司面临着如何准确预测航班延误并采取相应的调控措施的挑战。
本文将对航空公司航班延误预测与调控进行数据分析与决策优化模型的研究与实践。
第二章航班延误数据分析航班延误数据是进行预测与决策优化的基础。
在这一章节中，我们将介绍如何获取航班延误数据并进行分析。
首先，我们可以从航空公司或航空数据提供商获取历史航班数据，包括起飞时间、计划起飞时间、计划到达时间、实际起飞时间、实际到达时间等信息。
然后，我们可以对这些数据进行统计学分析，如计算延误率、延误时间的分布等等。
最后，我们可以使用数据可视化工具将数据以图表形式展示，以便更好地理解和分析。
第三章航班延误预测模型在本章节中，我们将介绍航空公司航班延误预测的常用模型。
首先，我们可以使用基于统计学的模型，如回归分析、时间序列分析等。
这些模型可以利用历史数据中的各种因素，如天气、航空交通管制、航空公司运营状况等来预测航班延误。
其次，我们还可以使用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等。
这些算法可以通过训练数据来建立预测模型，从而预测未来航班延误的可能性。
第四章航班延误调控优化模型在航班延误发生后，航空公司需要采取相应的调控措施来降低延误影响。
本章将介绍航空公司航班延误调控的优化模型。
首先，我们可以建立一个延误调控模型，通过对不同延误情况的分析，制定相应的调控策略。
其次，我们可以运用优化算法，如遗传算法、蚁群算法等来寻求最优的调控策略。
最后，我们还可以通过模拟仿真来评估不同的调控策略的效果，以指导实际的决策与行动。
第五章航班延误预测与调控实践案例在本章节中，我们将通过实际案例来展示航空公司航班延误预测与调控模型的应用。
我们以某国内航空公司为例，分析其历史航班数据，并建立相应的预测模型。
然后，我们针对某个具体航班延误情况，使用调控优化模型来制定调控策略，并进行模拟仿真评估。
航空延误数学建模
航班延误问题研究论文摘要近年来，随着航班延误事件的增多，引起的乘客和航空公司之间纠纷也逐渐增多，如果不能及时解决，会激发两者之间的矛盾，造成社会不稳定因素。
本文运用两种关于航班延误的算法（美国关于航班延误问题的算法和中国关于航班延误问题的算法）来判断中国是否是航班延误最严重的国家。
并基于收集得到的数据，通过数据拟合，分析得出国内航班延误的主要原因。
最后，针对我国航班延误的主要原因提出改进措施。
针对问题一，我们首先对原始数据进行统计并处理，得到航班总数，正常航班数，不正常航班数的时间序列数据。
通过题中所给网站。
我们发现所给数据是以美国统计航班延误数据的标准进行统计的。
由于我国统计航班延误数据的标准与美国航班统计方法不一致，我们决定分别运用我国关于航班延误问题统计方法和美国关于航班延误问题统计方法处理数据。
然后通过数据判断我国是否是航班延误最严重的国家。
针对问题二，我们首先对原始数据进行整理，得到各个年份的导致航班延误影响因素的分布表，紧接着做出这个比例分布表的直方图和折线图。
进而依据数据特征运用excel做出X Y散点图，通过添加趋势线合成多项式曲线，利用软件得多项式方程以及R平方值。
通过R平方值，具体且直观的反应出因数影响程度的大小。
再通过使用SAS软件对数据进行多因素之间的多重对比，得到与多项式方程比较相同的结果。
至此，得以证明结果所得合理且正确。
针对问题三，通过第二问我们得出影响航班延误的主要原因是航空公司自身的原因，所以我们主要阐述了关于改进航空公司自身原因的措施，并且对于其他影响航班延误的原因也提出了一些改进建议。
我们认为，航班延误治理是一项系统工程也是一个难题，应对措施及策略可从文中所给出的几方面进行考虑。
我们通过对分析所得数据，查阅网上及书本资料，本着具体问题具体解决的思路对应对影响因素的根源提出方案。
关键字：延误因素决定系数拟合多重比较一、问题重述1、国外统计结果是否可判定中国航班延误真实情况？国外所判定该数据的依据是否和国内一致？国内外对延误的定义是否一致？国内外对于航班延误依据的定义哪一个更好，哪一个更加有说服力？那种较好的定义情况下中国航班是否和统计结果相同即是否中国航班延误情况最严重。
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（图六）起飞延误、降落延误与飞行距离关系图
如图七所示，294,994个飞行架次按时起飞。260,760架次的起飞延误时间介于50至100分钟之间。起飞延误时长介于100至150分钟之间的飞行架次为12,831，起飞延误时长超过100分钟的飞行架次为3,046。因此，起飞延误飞行架次与按时起飞飞行架次比例相当。
（图四）系统预定飞行耗时与实际飞行耗时对比
由图四看出，系统预定飞行耗时与实际飞行耗时各个统计量都比较接近。只是系统预定飞行时长的众数为70分钟，而实际飞行时长的众数为80分钟，相对较长。图上红色的点以实际飞行时长为横坐标，系统预定飞行时长为纵坐标，黑色的线为过原点，斜率为1的射线，可以看到该射线的右下方的点居多，说明对于同一飞行架次来说，实际飞行时长一般会比系统预定飞行时长更长。
（二）主要变量及其关系分析
在数据集中，每个月起降的飞行架次最高可达638,883架次，最少月份也有481,506架次。鉴于每个月的起降情况类似，我们选取离目前最近的2009年07月的数据来进行主要变量关系分析。
由图一得，Atlanta，亚特兰大机场是全美起飞航班最多的机场，其起飞架次占全美起飞架次总量的6.60%，计37,705架次。芝加哥奥黑尔机场起飞的航班数量位居第二，占全美起飞架次总量的4.75%，累计27,161架次。图二为按照频率排序的始发地与目的地的往来对照图，相关地点往来航运量（按架次计）可以从该图查得。
（图十）2003年06月至2009年07月飞行延误率时间序列图
（一）初步建立时间序列模型
（图十一）2003年06月至2009年07月飞行延误率自相关分析图
图十一为对飞行延误序列做自相关分析的结果，从图十一中可以看出，样本自相关系数（Autocorrelation）不呈现衰减趋势，而呈现出一定的周期起伏趋势。结合所研究数据的特性，我们认为飞行延误率序列应为季节序列。对飞行延误率序列进行周期为12的季节差分后得到新的序列，即除季节序列（命名为sdelayrate）。
（图七）起飞延误时长分布图
（图八）降落延误时长分布图
由图八得，按时着陆的飞行架次为315,256，降落延误时长介于50至100分钟的飞行架次为239，256，降落延误时长介于100至150分钟的飞行架次为13,898，降落延误时长大于150分钟飞行架次为3,223。
（图九）起飞延误、飞行延误及降落延误关系图
二、问题定义
我们关注的经济事件是一架次飞机的飞行情况。此经济事件实际包含三个阶段：起飞，在空和降落。实现一个完整经济事件的飞行称为一个飞行架次。因在这三个阶段都可能出现延误，故我们把飞行架次延误时长定义为在起飞、在空和降落三个阶段的总延误时长。因一次实现的飞行架次延误时长可正可负，正值代表该架次延误，负值则代表按时到达。根据上述定义和既得数据，我们可以计算出所有架次的延误时长以及判断其是否被延误。一般说来，只要在起飞、在空和降落任一阶段发生延误，该飞行架次都会被延误。飞行延误率被定义为一段时间内，飞行架次延误时长为正值的飞行架次数所占当期所有飞行架次总数的比例。
（图十二）除季节序列的自相关分析
图十二为对除季节序列的自相关分析。从图十二中可以看出，样本自相关系数有衰减趋势，且随时间增大，表现为拖尾。除了K=12时偏相关系数（Partial Correlation）数值较大之外，在K>4之后偏相关系数都落入置信区间内。考虑到二阶季节差分会损失大量样本数据，且效果不明显，不再差分。同时，鉴于偏相关系数在K>4之后都落入置信区间内，而自相关系数具有拖尾的特性，最终采用AR(4)模型，即4阶自回归模型。因此，我们认为对于2003年06月至2009年07月美国航空运输飞行延误率经过除季节差分后的时间序列用4阶自回归模型拟合较好。
模型的展开形式为：
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.577727 0.151039 3.825018 0.0004 AR(2) -0.106319 0.177877 -0.597711 0.5533 AR(3) 0.057758 0.1792 0.322311 0.7489 AR(4) 0.308414 0.151232 2.039346 0.0479 SAR(12) -0.393219 0.154511 -2.54492 0.0148 R-squared 0.506695 Mean dependent var -0.011929 Adjusted R-squared 0.458568 S.D. dependent var 0.055951 S.E. of regression 0.04117 Akaike info criterion -3.439886 Sum squared resid 0.069494 Schwarz criterion -3.241121 Log likelihood 84.11738 Hannan-Quinn criter. -3.365427 Durbin-Watson stat 1.990316 Inverted AR Roots .92 .89-.24i .89+.24i .65+.65i .65-.65i .24+.89i .24-.89i .12-.74i .12+.74i -.24-.89i -.24+.89i -.59 -.65+.65i -.65+.65i -.89+.24i -.89-.24i （表二）
基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型
关菁菁 尚蕊 蒋安华
（中国人民大学统计学院 100872）
摘要：本文基于美国交通部的公开数据建立了航空运输延误分析预测的时间序列模型。我们针对飞行延误情况进行研究。在建模之前给出了所有要用到的定义概念，为建模提供了测度基础。随后，本文利用所得数据充分描述了航空运输业的概况，包括航线分布、航程分布、延误时长、系统预定飞行设定等。在对数据集充分了解的情况下，我们针对月飞行延误率建立了时间序列模型，通过对这个时间序列模型的检验与评价，我们确信模型取得很好的效果。在文章的最后，我们就本次建模进行了总结，并基于模型的分析预测情况阐述了对于航空运输延误问题的一些启示。
（二）数据来源
本文使用的数据来源于美国交通运输部研究与技术创新管理部门（Research and Innovative Technology Administration (RITA) ? U.S. Department of Transportation (US DOT), 1200 New Jersey Avenue, SE ? Washington, DC 20590 ? 800-853-1351）。美国交通运输统计局的宗旨是发布完善且高质量的交通运输信息，提高公共和私人决策的效率，其利用网站发布了很多交通运输信息和相关分析，对我们有很大的启发和借鉴意义。我们选择了2003年06月至2009年07月美国所有飞行架次的飞行情况作为数据集。这个数据集聚焦于每架次是否按时飞行。
（图五）起飞延误与降落延误基本统计量图
如图五所示，起飞延误时长与降落延误时长的均值分别为9.99和7.35分钟，标准差分别为34.67和37.43，极差分别是2,497和2,524分钟，可见起飞延误时长相较于降落延误时长波动小，但是其均值比降落延误时长大。初步判断图上绿色的点有较严重的堆积情况，我们做一条起飞延误时长关于降落延误时长的回归线如图中颜色较淡的、斜率较大的细线所示，堆积情况十分严重。如果利用这两个变量做回归的话，偏差一定十分严重。将始末机场距离加入考虑，得到图六。我们可以看到大部分起飞延误的架次一般降落也会延误，大部分起降延误集中在始末机场距离介于0至3,000千米的架次。
三、数据描述
（一）变量概览
该数据集所含主要指标分为以下大类，共计55个变量：时间；所属航线、出发及到达地点；起降表现；是否取消或绕道飞行；航班概况；延误原因。根据我们的研究目的，初步筛选之后留下了18个变量，如下表所示：
变量名 变量含义 Year 年 Month 月 DayofMonth 日 DayOfWeek 星期几 UniqueCarrier 所属航空公司 Origin 始发地 Dest 目的地 CRSDepTime 系统预定起飞时刻 DepDelay 实际起飞时刻与系统预定起飞时刻差值 CRSArrTime 系统着陆时刻 ArrDelay 实际着陆时刻与系统预定着陆时刻差值 Cancelled 该架次被取消与否（1=取消） CancellationCode 取消原因 Diverted 该架次是否改道（1=改道） CRSElapsedTime 系统预定飞行时长（以分钟计） ActualElapsedTime 实际飞行时长（以分钟计） AirTime 飞机在空时长（以分钟计） Distance 始末机场距离 （表一）变量名称及意义说明
我们研究的航班延误问题实际上是空中交通管理成效的一个反映。乘客希望得到最便捷和最安全的航程。航空公司希望每一飞行架次都可以安全、高效和成本最优。在空中交通管理中，地面等待策略也被广泛采用。因为从成本和飞行安全等方面来考虑，地面等待总比空中等待更安全、经济一些，所以地面等待策略实质上是将昂贵的空中等待转化为地面等待，以达缩减费用的目的。但是，这并不意味着起飞前的延误比降落的延误好。事实上，我们总是希望每一飞行架次均可按时完成飞行任务，所有的资源都得到优化配置。因此，为了了解目前民用航空的延误情况，我们将基于得到的数据建立一个关于航班延误时间序列模型。众所周知，统计其实是随机性和规律性的统一。我们希望可以在这些飞行数据中找到一些规律，并将之用于预测。由于统计具有随机性，所以我们得到的预测并不总是准确的。但一般说来，大量的随机事件则会呈现一定的统计规律性。