航班延误数学模型
应用时间序列分析模型分析我国航班延误问题
应用时间序列分析模型分析我国航班延误问题倪雪（辽宁轨道交通职业学院，辽宁沈阳110023）现实经济社会中的很多问题都具有明显的时间序列特征，时间序列分析理论是解决此类问题十分有效的方法和途径。
本文应用Eviews软件对我国航班延误问题进行数据分析和对比，对航班延误问题提出合理的改进措施。
一、应用时间序列分析理论处理我国航班延误率的数据本文数据的采集源于中国民航局官方网站。
由于2014年的民航公报没有发布，因此需要根据以往数据测算出2014年我国航班延误率。
本文采用时间序列分析软件Eviews对数据进行统计分析和处理。
在时间序列分析的数据拟合中，应用Eviews软件进行数据的拟合，回归结果分析如下：（1）倒数模型y=-0.087016×1x+0.242425（2）准对数模型y=0.150348+0.047161lnx（3）多项式模型y=-0.000811x3+0.012834x2-0.043246x+0.211557通过分析可知，多项式模型的拟合程度非常好，由此应用软件得到2014年我国航班延误率的测算结果是27.0793%。
二、对我国航班延误问题的分析（一）数据分析将测算出的2014年我国航班延误率27.0793%和2014年国际航班延误率21.95%对比，可以看出我国航班延误情况较为严重。
（二）航班延误的主要原因1.航空公司原因。
（1）服务代理引起的航班延误；（2）空管，包括空管人为失误、航行情报服务未及时提供或提供有误等；（3）机场，包括机场跑道道面损坏或灯光故障、有限的跑道容量等；（4）航空油料，包括民航保障单位未按计划及时安全供油等；（5）联检，包括联检单位、边防、海关等安检时出现矛盾或问题；（6）飞机检测，包括飞行前检测（发动机检测与维修等）修正载重表；（7）飞机调配问题。
2.流量原因。
随着出行需求量的增加，航班数量大幅度提高，流量不能满足航班需求，成为航班延误产生的一个主要原因。
航班延误论文综述
忻州师范学院第二届数学建模竞赛论文题目：航班延误问题目录摘要 (2)问题重述 (3)问题分析 (3)模型假设 (8)符号说明 (9)模型建立与分析 (9)模型的评价 (10)问题建议 (11)参考文献 (11)附录 (12)题目：航班延误问题一、摘要在我国民航事业快速发展的过程中，随着航班延误事件的增多，航班延误已成为制约航空业发展的绊脚石。
根据的统计，香港南华早报网称：中国的航班延误最严重。
本文阐述了航班延误的概念，通过翻阅书籍和搜查资料，航班延误与多个因素有关(1)，简单分为四类：航空管制，天气原因，空域流量，空域划分。
由于多个因素，我们建立了一种基于贝叶斯网络的航班延误预测分析模型，该模型考虑了影响航班延误的原因的相关因素，通过设定各因素的属性信息，可以对航班是否发生延误进行预测。
利用贝叶斯公式在数据上进行挖掘，不断完善观点。
对事情曾经发生的频率的考察，进行估计。
分析不同因素对航班延误的影响大小。
从航空管制，天气原因，空域流量，空域划分等方面综合分析航班影响因素，得出中国航班延误确实比较严重。
对中国民航的普遍问题认真分析，希望可以为民航延误的问题带来一些帮助。
关键词：航班延误，主要原因，贝叶斯网络，预测分析二、问题重述航班延误一直困扰是国际国内民航业的一个热点问题。
近年间我国航空延误口益加重，己经影响到民航业的发展，改善延误状况迫在眉睫。
航班延误多发生在繁忙的枢纽机场，枢纽机场又是多数航班的转乘点，是航班链中的关键环节。
当航班延误发生在繁忙的枢纽机场时，延误在航班链中的波及将不可避免。
减轻繁忙枢纽机场的延误，可以使整条航班链，继而整个民航系统的运行状态得到改善。
空域、机场资源难以满足日益增长的航班量，再辅以天气等诸多影响航班正常运行的因素，机场大面积航班延误难以避免。
为了分析大面积航班延误的影响因素，对机场航班延误进行预警，减少其对机场与航空公司所造成的损失。
最近几年，中国经济快速发展，民航也迅速发展，航线网络不断扩大，航班量急剧增加，数据调查显示空管原因造成的航班延误占航班延误总比例的57.0%。
机场航班延误优化模型
机场航班延误优化模型一、本文概述随着全球航空业的快速发展，机场航班延误问题日益凸显，成为影响旅客出行体验和航空公司运营效率的关键因素。
航班延误不仅可能导致旅客的行程被打乱，还可能引发航空公司的一系列连锁反应，如航班调度、旅客赔偿等。
因此，构建一个有效的机场航班延误优化模型，对于提高航空业的服务质量和经济效益具有重要意义。
本文旨在探讨和研究机场航班延误优化模型的构建与应用。
我们将对航班延误的原因进行深入分析，包括天气因素、交通拥堵、机场运营管理等。
我们将介绍现有的航班延误预测和优化模型，评估其优缺点，并在此基础上提出一种基于大数据分析和人工智能技术的优化模型。
该模型将综合考虑多种因素，包括历史延误数据、实时天气信息、机场运行状况等，通过机器学习和优化算法，实现对航班延误的精准预测和有效优化。
本文还将详细介绍该优化模型的设计和实现过程，包括数据采集与处理、模型构建与训练、性能评估与优化等。
我们将通过实际案例分析，展示该模型在实际应用中的效果和潜力。
我们将对机场航班延误优化模型的发展前景进行展望，并提出未来研究的方向和建议。
通过本文的探讨和研究，我们期望能够为解决机场航班延误问题提供新的思路和方法，推动航空业的服务质量和经济效益不断提升。
二、航班延误原因分析航班延误是一个复杂且多元的问题，其背后涉及众多相互关联的因素。
为了更好地理解和优化航班延误问题，我们需要对造成航班延误的主要原因进行深入分析。
天气条件是影响航班延误的主要因素之一。
恶劣的天气，如大风、大雾、暴雨、雪等，都可能对飞机的起飞和降落造成影响，从而导致航班延误。
极端天气还可能引发其他一系列问题，如跑道积水、能见度不足等，进一步加剧航班延误的情况。
航空管制也是航班延误的重要原因之一。
为了保证飞行安全，航空管理部门需要对航班进行严格的调度和控制。
在航班密度大、空中交通繁忙的情况下，航空管制措施可能会导致航班延误。
一些特殊活动或事件，如重要会议、大型活动等，也可能导致航空管制措施的加强，进一步影响航班正点率。
携程30天航班延误预测模型简介
携程30天航班延误预测模型简介FlightAI背景介绍航班延误对航空公司、机场、旅客及相关行业一直有着巨大影响。
随着民航产业和大数据技术的发展，行业对航班延误预测的准确性和提前期也有了越来越高的要求。
携程机票研发大数据团队通过数据建模实现了提前30天预测航班延误，这一预测模型携程已申请专利，并在相关业务应用中取得了较好的成果。
预测意义造成航班延误的原因众多，目前市场上关于航班延误预测产品大多输入因素较少且预测提前期短，很难为航司、机场以及旅客提供准确且有应对提前量的预测结果。
为解决这一问题，携程全面考量航班延误的可能因素，排除不可控偶然因素后，采用梯度提升决策树模型(GBDT)，完成了提前期30天、准确率84% 的航班延误预测，由航班延误衍生的诸多问题有了提前准备的可靠数据支持。
特征选择01航班延误的原因归类导致航班延误的原因众多，总结起来主要是以下几个方面：•天气：不利于飞行的恶劣天气导致延误，如：大雪、暴雨等•前序航班晚到：一架飞机执行连续的飞行任务，前序航班延误导致后续航班也延误•承运航问题：机组人员身体不适、飞机故障等导致无法按时起飞•空中流量控制：国内比较常见，如：空军演习占用航路•旅客问题：旅客滋事、旅客身体不适等原因其中空中流量管制和旅客问题意外性较大，无法提前30天获取可靠数据源；单因素预测因数据源和其他因素干扰，预测效果难以保障，我们主要通过前三项原因构造模型特征综合预测。
02天气原因小时级别的天气数据提前一天可获得；天级别的天气粒度较粗，如暴雨或大风可能仅持续两小时，不会对航班造成持续影响；提前两天内的天气预报准确率可达90%，远期天气数据准确率渐低。
03前序航班前序航班对当前航班延误与否的影响可以从两个角度体现，一是前序航班的近期延误率，二是当前航班起飞时间和前序到达时间的间隔。
当前我们只能在航班起飞当天获取每个航班的最准确的前序航班，为提前30天进行预测，我们统计近期的航班排班表，估计每个航班的前序航班，这存在一定的偏差。
航班问题数学建模
数学模型———航班延误问题学院：班级：姓名：航班延误问题摘要近几年，航班延误问题一直是热点问题，航班延误的数量越来越多，更是在今年4月份香港南华早报上登出了中国成为了世界上航班延误最严重的国家，将航班延误问题再一次推上了热潮。
如果这个问题不能够及时解决，将会影响到航空公司的信誉和利益。
本文基于搜集到的数据，分析国内航班延误的主要原因，并对此提出了合理的优化方案，紧接着对各种方案、航空公司的成本构建了数学建模，由此得出最合理的方案。
针对问题一，我们首先对收集到的原始数据进行统计并处理，得到航班总数，延误航班数及航班延误率（也有具体每个月的数据），在此基础上，将这些数据进行合理的处理后得出结论是不正确的。
针对问题二，我们首先对原始数据进行统计处理，将航班延误因素做成饼状图、折线图等明显的图表，进而依据数据特征并结合具体情况来分析航班延误的因素，最后我们得出结论:航空公司自身的管理不合理是最主要的原因，其次是流量原因和天气原因。
针对问题三，目前我国国内对航班延误的研究有很多，如赵秀丽等人研究出的不正常航班延误调度模型及算法，而本文将采用层次分析法和一致矩阵法，将问题归结为确定供决策的方案相对于减少航班延误率的相对重要权值或相对优劣次序的排定。
由于我们采用层次分析法，将对象视作系统，定性与定量相结合，同时计算更加简便，因此，我们建立的数学模型更加具有系统性、实用性、简洁性。
关键词：航班延误率层次分析法一致矩阵法一、问题提出1、统计航班延误数据，进行合理处理得出结论。
2、分析国内航班延误的主要原因。
3、制定出合理的应对策略和优化方案。
二、问题分析2.1问题一的分析问题一要求我们收集数据分析我国是不是世界上航班延误最严重的国家。
首先，我们查阅国内各大航空公司网站和一些主要部门的相关信息，得到一些航班延误的数据，且在此基础上，我们用MATLAB也做出了相应的图表，得到上述结论不正确的结果。
2.2问题二的分析问题二要求我们分析出航班延误的主要原因。
航班延误问题 数学建模
题目：航班延误问题作者：***班级：信息13-1班学号：************航班延误问题摘要航班延误相对于航班正常，是指航班服务的迟延耽误，即航班在进港或离港时超过了民航主管部门批准的航班时刻表所载明的一定时间，俗称民航航班的“晚点”或“误点”。
根据《民航航班正常统计办法》，航班延误具体是指航班降落时间比计划降落时间（航班时刻表上的时间）延迟30分钟以上或航班取消的情况。
近几年，由于航班延误而引起的航空公司与乘客之间的纠纷事件越来越多，如果不能及时解决航班延误事件，二者矛盾会更加激化。
本文基于收集到的数据，建立了时间序列模型，对题目进行深入研究，做出了判断，分析出国内航班延误的真实原因。
最后本文基于航班总数的时间序列数据，建立模糊综合评价模型，针对航班延误问题，提出了预防措施、善后措施及改进措施。
针对问题一，首先，我们对原始数据进行了处理，得到航班总数，正常航班数，不正常航班数的时间序列数据，并对其进行整理分析，绘制出我国航班变化情况折线统计图；其次，我们根据各种影响航班延误的主要因素的数据进行分析，根据上述指标统计得到的数据对空管、机场、航空公司等进行一级评估，得到每一个单位在延误中延误等级,最后在对整体进行评估，得到考虑了空管、机场、航空公司影响情况下的航班综合延误等级。
最后我们得出结论：我们不认为题目所论述的结论是正确的。
针对问题二，首先，本文对原始数据进行了整理，得到了各航班延误原因比例图，紧接着作出这个比例图的直方图，进而依据数据特征并结合现实具体情况来分析航班延误的四个主要影响因素，即恶劣天气的影响、航空交通管制、航空公司的运行管理和空中流量等影响因素，并提出了其他影响航班延误的原因。
针对问题三，我们从航班延误时间最短和航班延误成本最小两个点入手，为航空公司在航班延误上提出了合理的预防措施，善后措施和改进措施等。
预防措施有：1.预订机票时使用民航资源网数据分析中心的“航线运力数据分析系统”提前查询航线航班历史准点率信息，尽量选择预定历史准点率高的航班机票；2.使用“非常准”等网站的航班延误智能预报、航班不正常跟班服务；3.关注天气措施，出发当天及时与航空公司及机场的问询处取得联系；4.投保航班延误保险。
应用随机过程习题
应用随机过程习题随机过程是概率论和统计学中的一种数学模型，用来描述随机事件在时间上的演化。
应用随机过程的习题有很多，可以涵盖多个领域，例如通信、金融、电力系统等。
下面我将给出一些应用随机过程的习题，并进行详细的解答。
习题1：航空公司的每小时飞行延误时间服从均值为2小时的指数分布。
计算飞行延误时间小于等于3小时的概率。
解答：首先，我们知道指数分布的概率密度函数为f(x)=λe^(-λx)，其中λ为参数。
延误时间小于等于3小时的概率可以表示为P(X≤3)，其中X为随机变量表示延误时间。
由于题目已经给出了参数λ=1/2小时^-1，我们可以直接代入计算概率。
P(X ≤ 3) = ∫[0, 3] λe^(-λx) dx= ∫[0, 3] (1/2)e^(-(1/2)x) dx=[-e^(-x/2)]，0,3=-(e^(-3/2)-1)≈0.7769所以飞行延误时间小于等于3小时的概率约为0.7769习题2：染料厂制造的染料每小时以恒定速率泄漏。
设染料从泄漏口出来的间隔时间服从均值为30分钟的指数分布。
求在1小时内泄漏从未中断的概率。
解答：设泄漏从未中断的概率为P(X>1)，其中X为随机变量表示泄漏中断的时间。
由于题目已经给出了参数λ=1/30分钟^-1，我们可以直接代入计算概率。
P(X>1)=1-P(X≤1)= 1 - ∫[0, 1] λe^(-λx) dx= 1 - ∫[0, 1] (1/30)e^(-(1/30)x) dx=1-[-e^(-x/30)]，0,1=1-(e^(-1/30)-1)≈0.0335所以在1小时内泄漏从未中断的概率约为0.0335习题3：商店的顾客到达服从均值为10分钟的指数分布，服务时间服从均值为8分钟的指数分布。
求平均每分钟服务完的顾客数。
解答：设顾客到达和服务完的速率为λ和μ，分别表示单位时间内到达和服务完的顾客数。
根据泊松过程的理论，平均每分钟服务完的顾客数为λ/μ。
《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，航班延误问题日益凸显，给旅客的出行带来了诸多不便。
航班延误不仅影响旅客的行程安排，还可能对航空公司的声誉和经济利益造成损失。
因此，准确识别航班延误的关键影响因素及其影响程度，对于提高航班准点率、提升旅客满意度具有重要意义。
本文旨在通过动态排队模型，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起飞或到达时间与计划时间之间的差异。
这种现象在航空运输中普遍存在，其成因复杂多样，包括天气、交通管制、机械故障、旅客流量等。
其中，天气和交通管制属于不可抗力因素，而机械故障和旅客流量则与航空公司和机场的运营管理水平密切相关。
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运行过程的数学模型，可以用于分析航班延误问题。
该模型通过模拟航班在机场的排队过程，考虑各种因素的影响，如航班到达率、服务时间、排队规则等，从而评估航班延误的风险和程度。
在分析航班延误时，动态排队模型能够更全面地考虑各种因素的综合作用。
四、关键影响因素及影响程度识别（一）天气因素天气是影响航班正常起降的关键因素之一。
恶劣天气如大风、大雨、雾霾等会导致飞机无法正常起飞或降落，从而造成航班延误。
天气因素的影响程度通常较大，且具有不可预测性。
（二）交通管制交通管制是另一个导致航班延误的常见原因。
由于航空交通管理的原因，有时需要临时改变航班的飞行计划或航线，从而导致航班无法按计划起飞或到达。
（三）机械故障机械故障是指飞机本身的设备出现故障，需要维修或更换部件。
这种故障通常会导致航班无法按时起飞或到达。
机械故障的影响程度取决于故障的性质和维修时间。
（四）旅客流量旅客流量也是影响航班准点率的重要因素。
当旅客流量过大时，安检、登机等环节的效率会下降，导致航班无法按时起飞或到达。
此外，旅客的行李托运、值机等环节也可能导致航班延误。
机场调度的队列模型及延误研究
机场调度的队列模型及延误研究曹风云张建伟四川大学，计算机学院，成都610065摘要：论文讨论了机场航班延误的严重性．基于机场航班排序理论的研究，采用马尔可夫(M矾∞v)链的c-K方程理论建立机场服务队列模型．用模型对飞机进场和离场的时间延误进行预测，仿真实验再现了时间延误概率分布图．由此证明，该模型能直现反映航班延误情况．进一步根据延误情况去制定航班排序策略，是一个有效的办法．关键词：航班延误；机场调度；队列模型；M矾【ov链中图分类号：TP399；V35文献标识码：A文章编号：1672—4747(2010)04一0077一04R es ea，r ch on m e Q ueue M odela nd D el a ys of A i r por t Schedul i ngC A O Feng yun ZH A N G Ji an-w e iD ep ar t m e nt of C om put er Sci ence，Si ch uan U ni ver s i t y，C hen gdu610065，C hi na^b s t ra c t：T h e gr e at i m p act i o n of del a ys of ai r por t s c hed ul i n g w as di s cu s s e d i n t hi s pa per．B a se d o n t h e r es ear ch of t h e t he or y8b ou t f1i ght s e q ue n c i ng，us i n gC hap m an—K o l m ogor ovequ at i on t he or y of M ar kov ch ai n，an a i r port’s se r vi ng que ue m od el w as es t a bl i sh ed．T h i s m o de l pr edi ct e d t h e del a y t i m e of f1i gh t s1a ndi ng a n d t a ki n g of f，an d t h e s i m ul at i o n exp er i m e nt s haw ed t h e di s t r i but i on of t i m e de l ayi n g pr obab i l i t y．I t w as pr ove d t hat t h i s m o de l co ul d r e f l ect t he del ays of f l i g ht i nt ui t i vel y．Furt he r m o r e。
航班延迟分析.
2015年吉林省大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D/E中选择一项填写）： D我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）：所属学校（请填写完整的全名）：长春理工大学参赛队员 (打印并签名) 1. 130511305 韩航2. 130511321 廖政宇3. 130511331 陈晓龙指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：张文丹（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期： 2015 年 5 月 3 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2015年吉林省大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注D题航班延误问题摘要近年来，随着航班延误的航班数日益增多，引发顾客与航空公司之间的矛盾也日益增长，如若不及时解决这一问题，两者之间的矛盾将不能得到平息，从而使空乘事业的发展受到一定的阻碍。
基于机器学习的航班延误预测模型
基于机器学习的航班延误预测模型随着人们生活水平的提高和旅游业的兴起，航空旅行已成为大家出行的重要方式之一，但是航班延误一直是影响出行的一个困扰。
这不仅对旅客带来了不便，也加大了航空公司运营的成本和压力。
因此，建立一种有效的航班延误预测模型，对于提高旅行体验和航空公司的运营效率具有重要意义。
机器学习是一种基于数据的科学，通过构建模型并利用数据，以实现自动化决策和预测的目的。
这种技术的应用可以大大提高我们对航班延误的预测能力。
一、数据预处理首先，我们需要对航班数据进行预处理，以便于机器学习的算法进行学习。
航班数据包括航班号、航班起降时间、出发城市、到达城市、航班状态（正常/延迟）、天气等因素，这些数据需要进行清洗和转换。
例如，航班起降时间需要被转换成数字类型，城市名称需要进行编码或者One-hot编码等操作。
同时，我们需要利用现有的航空数据集，添加额外的特征值，包括节假日、天气状况、运算时间、机场服务质量等，以提高我们模型的精度。
二、模型选择航班延误预测模型可以采用多种机器学习算法进行建模，包括回归算法、分类算法、深度学习等。
其中，回归算法通常用于预测连续值，例如航班的起降时间、飞行距离等。
而分类算法则通常用于预测离散值，例如航班是否延误。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，通常用于处理大规模数据以及非线性和复杂的问题。
在处理航班数据时，我们可以使用适当的深度学习模型，例如卷积神经网络、循环神经网络等。
三、模型训练训练机器学习模型的过程需要将数据分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于检验模型的精度和泛化能力。
在训练模型时，我们需要选择合适的损失函数和优化器，以及调整模型的超参数，例如学习率、激活函数、层数等。
四、模型评估模型评估是衡量机器学习模型预测能力的重要指标。
我们可以使用多种评估指标来衡量模型的性能，例如平均绝对误差、均方误差、准确率等。
此外，我们还可以通过绘制ROC曲线、PR曲线等评估模型的表现，并进行模型调整和优化。
基于深度学习的航空航班延误预测模型设计
基于深度学习的航空航班延误预测模型设计近年来，航空行业的发展迅猛，但是航班延误问题也日益突出。
为了提高航空业的运行效率和乘客的出行体验，我们需要一个有效的航班延误预测模型。
本文将介绍一种基于深度学习的航空航班延误预测模型的设计。
首先，我们需要收集相关的航空数据。
这些数据包括航班的起飞时间、到达时间、航班编号、出发地和目的地等信息。
同时，还需要包括一些影响航班延误的因素，如天气情况、航空公司、机场状况等。
这些数据将作为我们建立航班延误预测模型的输入。
接下来，我们需要对数据进行预处理。
首先，需要对航班的起飞时间和到达时间进行处理，将其转换为数字数据。
同时，需要对航班编号、出发地和目的地等非数字数据进行编码。
然后，我们需要对数据进行标准化处理，以确保输入数据在相同的尺度上。
在进行深度学习模型的设计之前，我们可以先使用传统的机器学习方法对数据进行训练和测试。
这可以帮助我们了解数据的特征，并为模型的设计提供一些参考。
例如，我们可以使用逻辑回归、支持向量机等方法进行训练和测试。
接下来，我们将使用深度学习方法设计航班延误预测模型。
在深度学习中，我们可以使用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）或者卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来处理时序数据。
由于航班数据具有时序特性，我们选择使用循环神经网络。
对于航班的延误预测，我们可以将其看作是一个时序预测问题。
我们可以将航班的起飞时间、到达时间以及影响航班延误的因素作为输入序列，航班是否延误作为输出序列。
我们可以使用RNN中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）来建模。
在LSTM的设计中，我们可以使用多层的LSTM单元，并结合一些全连接层进行特征提取和分类。
需要注意的是，为了避免过拟合现象，我们可以在模型中加入一些正则化方法，如dropout等。
在训练模型之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。
基于机器学习的航班延误预测模型研究
04 模型评估与优化
模型评估方法
准确率评估
通过对比预测结果与实际结果，计算预测正确的比例，评估模型的 预测精度。
召回率与查准率
通过计算预测为正例的样本中有多少是真正的正例，以及预测为正 例的样本中有多少是真正的负例，评估模型的预测效果。
ROC曲线和AUC值
绘制ROC曲线并计算AUC值，全面评估模型在不同阈值下的性能 。
利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对历史航班数据进行训练和 学习，建立预测模型。
现有研究的不足与挑战
01
数据质量不高
航班延误数据存在噪声和异常值 ，影响预测模型的准确性和稳定 性。
02
影响因素复杂
03
预测精度有待提高
航班延误受多种因素影响，如天 气、航空管制、机械故障等，难 以全面考虑所有影响因素。
研究不足与展望
01
本研究仅考虑了部分影响航班延误的因素，未来可 进一步拓展数据源和考虑其他影响因素。
02
目前预测模型主要基于历史数据，未来可尝试引入 实时数据，提高预测准确率。
03
可进一步研究不同地区、不同航空公司和不同航线 上的航班延误规律，为具体实践提供指导。
1.谢谢聆 听
现有预测模型在某些情况下预测 精度不够高，需要进一步优化和 改进。
基于机器学习的航班延误预测
03
模型
机器学习基本概念
数据集
机器学习需要大量的数据集进行 训练和验证，航班延误预测的数 据集通常包括航班起飞和降落时 间、天气状况、机场交通状况等 。
训练与测试
在机器学习中，通常会将数据集 分为训练集和测试集，训练集用 于训练模型，测试集用于评估模 型的准确性和泛化能力。
基于机器学习的航班 延误预测模型研究
航班延误问题 数学建模
题目：航班延误问题作者：***班级：信息13-1班学号：************航班延误问题摘要航班延误相对于航班正常，是指航班服务的迟延耽误，即航班在进港或离港时超过了民航主管部门批准的航班时刻表所载明的一定时间，俗称民航航班的“晚点”或“误点”。
根据《民航航班正常统计办法》，航班延误具体是指航班降落时间比计划降落时间（航班时刻表上的时间）延迟30分钟以上或航班取消的情况。
近几年，由于航班延误而引起的航空公司与乘客之间的纠纷事件越来越多，如果不能及时解决航班延误事件，二者矛盾会更加激化。
本文基于收集到的数据，建立了时间序列模型，对题目进行深入研究，做出了判断，分析出国内航班延误的真实原因。
最后本文基于航班总数的时间序列数据，建立模糊综合评价模型，针对航班延误问题，提出了预防措施、善后措施及改进措施。
针对问题一，首先，我们对原始数据进行了处理，得到航班总数，正常航班数，不正常航班数的时间序列数据，并对其进行整理分析，绘制出我国航班变化情况折线统计图；其次，我们根据各种影响航班延误的主要因素的数据进行分析，根据上述指标统计得到的数据对空管、机场、航空公司等进行一级评估，得到每一个单位在延误中延误等级,最后在对整体进行评估，得到考虑了空管、机场、航空公司影响情况下的航班综合延误等级。
最后我们得出结论：我们不认为题目所论述的结论是正确的。
针对问题二，首先，本文对原始数据进行了整理，得到了各航班延误原因比例图，紧接着作出这个比例图的直方图，进而依据数据特征并结合现实具体情况来分析航班延误的四个主要影响因素，即恶劣天气的影响、航空交通管制、航空公司的运行管理和空中流量等影响因素，并提出了其他影响航班延误的原因。
针对问题三，我们从航班延误时间最短和航班延误成本最小两个点入手，为航空公司在航班延误上提出了合理的预防措施，善后措施和改进措施等。
预防措施有：1.预订机票时使用民航资源网数据分析中心的“航线运力数据分析系统”提前查询航线航班历史准点率信息，尽量选择预定历史准点率高的航班机票；2.使用“非常准”等网站的航班延误智能预报、航班不正常跟班服务；3.关注天气措施，出发当天及时与航空公司及机场的问询处取得联系；4.投保航班延误保险。
航班预测模型设计及其应用分析
航班预测模型设计及其应用分析一、引言航班预测模型是一种可以预测航班到达时间和延误情况的工具，它能够帮助航空公司、机场管理者以及旅客更好地准备和应对航班延误问题。
本文将介绍航班预测模型的设计原理和流程，并探讨该模型的应用和相关分析。
二、航班预测模型的设计原理航班预测模型主要基于历史数据和相关变量，通过建立数学模型和机器学习算法来预测航班的到达时间和延误情况。
具体设计原理包括以下几个步骤：1. 数据收集与清洗：收集历史航班数据，包括起飞时间、到达时间、航班号、起降机场等信息，并进行数据清洗，删除无效数据和异常值。
2. 特征选择与提取：根据航班延误的影响因素，选择相关的特征变量，如天气、交通状况、飞行距离等，并进行特征提取，将原始数据转化为可用于模型的特征矩阵。
3. 模型选择与训练：根据问题的特点选择适当的预测模型，如线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等，并利用历史数据对模型进行训练和优化。
4. 模型评估与验证：使用测试数据集对训练好的模型进行测试和评估，计算预测结果与实际结果之间的误差，并根据评估结果对模型进行调整和改进。
5. 模型应用与部署：将训练好的模型应用于实际情境中，包括预测航班的到达时间和延误情况，提供给相关利益方使用。
三、航班预测模型的应用分析航班预测模型的应用范围广泛，可以用于航空公司的运营管理、机场的航班调度以及旅客的行程安排等方面。
以下将从不同利益方的角度分析航班预测模型的具体应用。
1. 航空公司的运营管理航班延误对航空公司的运营管理影响重大，通过使用航班预测模型，航空公司可以更准确地预测航班的延误情况，调整航班计划和资源的分配，提前通知旅客并做好相应的补救措施，从而提高航班的准点率和旅客满意度。
2. 机场的航班调度机场是航班的枢纽，航班的延误会导致机场运输能力下降和资源浪费。
通过航班预测模型，机场管理者可以准确预测航班的延误情况，合理调度航班的起降顺序，优化资源利用，提高机场吞吐量和运行效率。
数学建模—航班延误问题
航班延误问题摘要：随着经济的快速发展和人们生活水平的提高，航班出行已成为人们出行的重要交通手段之一，但伴随的就是航班经常延误问题。
本文针对航班延误问题，查阅国内外各大航空公司的网页及其相关的统计数据，利用线性回归模型，从航班运行、航班延误因素和延误原因等方面对航班延误问题作了系统的分析。
并利用MATLAB编程软件、OriginPro作图软件做出了各种统计指标的散点图，对航班延误的原因进行初步的分析。
最后，给出了优化的航班流量分配方案。
问题一分析：通过查阅国内外各大航空公司的网页结合航班航行的详细信息，得到上海浦东、上海虹桥、杭州萧山3个机场是国际上航班延误最严重的10个机场当中的3个，而北京国际、广州白云、深圳宝安、成都双流4个机场则不在其中。
但由于以上七个机场在国际上航班排名中延误都很严重，所以问题中结论基本正确。
问题二分析：基于线性回归模型，从航班运行的10个阶段出发，通过分析得到了航班延误的原因：天气原因、航空管制原因、机场管理原因、航空公司原因、旅客原因、其它原因，并运用OriginPro软件做出延误因素饼状分布图。
最后，通过介绍航班延误与航班着陆率的关系，分别从线性支持向量机、非线性支持向量机和生成支持向量机三方面分析了支持向量机的航班延误，利用MATLAB软件做出各种统计指标的散点图，对航班延误的原因进行初步的分析，得到了基于SVM的航班运行结果，从而可以根据此结果提前预知航班的延误情况。
问题三分析：利用问题一和二的结果，充分考虑机场容量、需求以及天气等因素的动态特性,制定出优化的流量分配方案，从而提供未来一段时间内的流量分配优化方案。
根据方案,对于到达航班,机场可以要求其起飞机场改变计划或者在空域中实施控制。
对于出发航班可以实施必要的地面等待,并让旅客和各相关部门做到心中有数。
方案还可以为民航部门提供24 h内的航班分配计划。
关键词：航班延误线性回归模型延误因素MATLAB软件OriginPro软件一、问题重述香港南华早报网根据 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。
航班延误数学建模
航班延误问题的数学分析摘要随着我国经济实力的不断提升，交通运输能力也在日益增强，比如飞机运输的出现，大大缩减了人们的出行时间，然而相关的问题也是日益突出。
近年来，航班延误的情况越来越多，因此而产生的一些纠纷也在随之增长。
这种不和谐的现象无疑会对中国的社会和谐发展产生一定程度上的负面影响。
为此，我们收集了大量的相关资料，并对其进行处理和分析，先核实题目所给出得报道的准确度，最后的出结论是中国确实存在此类的问题。
然后将问题细化，对问题产生的原因进行整理和编辑，并进行分析。
对问题有了本质的了解之后，然后根据上述的分析与研究构建数学模型，列出相应的数学表达式，构建出问题的数学表达模式。
并对其进行解决，并且又从不同的角度对相关问题的解决提出一些实质性的建议。
最后又针对这样的问题想出来相应的一系列解决办法。
文末我们又对整个问题和相应的处理方法又进行了审核与校正，并总结了本问的不足与缺陷。
一问题的重述问题一：题目所论述的现象是否准确。
问题二：我国航班延误的主要原因是什么。
问题三：可以采取哪些措施来解决问题的存在。
问题四：对由此衍生出来的矛盾的解决方法。
二问题的分析2.1针对问题一问题一要求统计国内国际航班延误数据，进行合理处理。
首先，我们查阅国内外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统计指标，并在此基础之上，对航班延误的原因进行初步的分析。
2.2针对问题二依旧先收集大量的国内各大航空公司航班延误的数据，并观察其特点，分析问题的本质和存在的根本原因，然后循序渐进深挖重点。
然后再通过MATLAB软件对数据进行处理。
2.3针对问题三我们通过分析历年我国航班延误率初步得出我国延误的大致水平，然后从航班延误成本和航班延误时长两个点入手，构造动态规划模型，最后为航空公司提供了一种合理的管理措施，即在延误时长一定的合理范围内，满足延误成本最小的建议。
2.4针对问题四搜集因为航班延误而产生的一些不和谐现象，例如产生的一些民事纠纷案件，暴力冲突事件等等。
对于航空公司航班调度问题的数学建模分析
对于航空公司航班调度问题的数学建模分析航空公司航班调度问题是一项复杂且关键的任务，直接影响旅客的出行体验和航空公司的运营效率。
为了有效解决这一问题，我们可以运用数学建模分析，从多个不同的角度出发，优化航班调度策略。
首先，我们可以使用图论来建立航班网络模型，将不同的机场和航班连接起来。
每个机场可以表示为图中的节点，而航班则可以表示为节点之间的边。
通过构建这样的模型，我们可以计算不同机场之间的最短路径，以便为航班提供最优的路线选择。
然后，我们可以运用线性规划来确定航班的安排和分配。
我们可以将航班调度问题转化为数学优化问题，以最大化航空公司的收益或最小化旅客的等待时间。
通过定义准确的约束条件，包括每个航班的起飞与降落时间、乘客的航班转机需求等等，可以利用线性规划算法求解最优调度方案。
此外，我们还可以利用排队论来分析和优化航班的出发和降落过程。
排队论是一种研究排队系统的数学方法，可以帮助我们分析航班出发和降落的时间间隔，以减少航班之间的冲突和延误。
通过合理安排航班的进出顺序和间隔时间，可以降低旅客的等待时间，并提高航空公司的运行效率。
另外，航班调度问题还可以运用模拟方法来进行分析和优化。
我们可以建立航班调度的模拟模型，模拟不同调度策略下的航班运行情况，并评估其对航空公司和旅客的影响。
通过模拟实验，可以找到最佳的调度方案，并预测其在真实环境中的表现。
最后，为了提高航空公司航班调度的效率和准确性，我们可以利用数据挖掘和机器学习技术来分析大量的历史数据，并构建预测模型。
这些预测模型可以帮助我们预测航班的需求、人员配置和天气等因素，从而为航班调度提供更准确的参考信息。
综上所述，航空公司航班调度问题的数学建模分析可以从多个角度出发，包括图论、线性规划、排队论、模拟方法和数据挖掘等。
通过运用这些方法，可以优化航班的路线选择、安排和分配，提高航空公司的运营效率，提升旅客的出行体验。
航班延误数学模型
关于航班延误的数学模型摘要本文针对香港南华早报网指出的中国航班延误现状进行分析，通过查阅FlightStats、 VariFlight(飞友网)等官网数据，结合Excel表格、折线图、柱形图分析结论的准确性，并利用多元线性回归模型判断影响航班延误的五大因素各自所占比重，最后针对近几年航班延误较为严重的现象提出可行性建议。
针对问题一，通过访问国内外文献数据发现，FlightStats的数据统计并不全面，且各个国家对于航班延误的定义存在差别。
因此我们查阅多方数据，选择可信赖的网站数据进行对比分析，其中包括FlightStats官方发布的2009到2014年度中美两国航班正常率， VariFlight(飞友网)发布的中国航空公司一个月内准点率情况以及民航局发布的《2014年全国民航航班运行效率报告》得出中国航班延误较为严重的结论。
同时对于题目中涉及到的中国航班延误最为严重的7个机场，采集相关数据进行对比发现，成都双流机场的航班延误率并非位居中国航班延误最严重的7大机场之列，因此题目结论与事实并非完全相符，存在部分出入。
针对问题二，对于影响我国航班延误的主要原因，综合已有的研究报告总结出天气、航空交通管制、航空公司原因、军事活动、旅客原因共五大类因素。
对于问题二的探究，首先统计五大航班延误原因发生的次数及频率，进一步采用多元线性回归模型求解标准相关系数，通过系数大小确定各原因在航班延误中所占比重，并结合具体情况分析影响航班延误的主要因素。
针对问题三，利用问题二中的延误原因分析，分清航班延误原因中可控原因与不可控原因，其中可控原因包括：空中流量管制原因、航空公司自身原因和旅客等引起的其他原因。
针对航空公司自身原因建立基于马尔科夫（Markov）链的航班延误状态预测模型，为航空公司科学合理设计航班时刻表提供理论依据。
同时针对其他可控原因分析其如何影响航班延误及其有待改进的地方，提出相应的解决方案。
关键词：航班延误、多元线性回归、相关系数、马尔科夫链一．问题重述香港南华早报网根据 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。
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关于航班延误的数学模型摘要本文针对香港南华早报网指出的中国航班延误现状进行分析，通过查阅FlightStats、 VariFlight(飞友网)等官网数据，结合Excel表格、折线图、柱形图分析结论的准确性，并利用多元线性回归模型判断影响航班延误的五大因素各自所占比重，最后针对近几年航班延误较为严重的现象提出可行性建议。
针对问题一，通过访问国内外文献数据发现，FlightStats的数据统计并不全面，且各个国家对于航班延误的定义存在差别。
因此我们查阅多方数据，选择可信赖的网站数据进行对比分析，其中包括FlightStats官方发布的2009到2014年度中美两国航班正常率， VariFlight(飞友网)发布的中国航空公司一个月内准点率情况以及民航局发布的《2014年全国民航航班运行效率报告》得出中国航班延误较为严重的结论。
同时对于题目中涉及到的中国航班延误最为严重的7个机场，采集相关数据进行对比发现，成都双流机场的航班延误率并非位居中国航班延误最严重的7大机场之列，因此题目结论与事实并非完全相符，存在部分出入。
针对问题二，对于影响我国航班延误的主要原因，综合已有的研究报告总结出天气、航空交通管制、航空公司原因、军事活动、旅客原因共五大类因素。
对于问题二的探究，首先统计五大航班延误原因发生的次数及频率，进一步采用多元线性回归模型求解标准相关系数，通过系数大小确定各原因在航班延误中所占比重，并结合具体情况分析影响航班延误的主要因素。
针对问题三，利用问题二中的延误原因分析，分清航班延误原因中可控原因与不可控原因，其中可控原因包括：空中流量管制原因、航空公司自身原因和旅客等引起的其他原因。
针对航空公司自身原因建立基于马尔科夫（Markov）链的航班延误状态预测模型，为航空公司科学合理设计航班时刻表提供理论依据。
同时针对其他可控原因分析其如何影响航班延误及其有待改进的地方，提出相应的解决方案。
关键词：航班延误、多元线性回归、相关系数、马尔科夫链一．问题重述香港南华早报网根据 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。
其中包括上海浦东、上海虹桥、北京国际、杭州萧山、广州白云、深圳宝安、成都双流等机场。
请自行收集数据并研究以下问题：（1）上述结论是否正确？（2）我国航班延误的主要原因是什么？（3）有什么改进措施？二．问题背景与分析2.1问题背景随着经济社会的全面发展，航空运输在我国的交通网络体系中所扮演的角色愈发重要，由于快速、远距离运输能力强以及高经济效益，航空运输为人民的日常生活提供了更为方便化、多样性的选择。
目前，我国航空企业市场化步伐加快，正式步入要素投入、产出规模和市场需求均高速增长的加速发展阶段。
据统计，2003年，我国在册的民航飞机总数为600多架，航线约为1000条；2009年底，我国民航在册飞机总数增加到800多架，定期航线也增加为原来的1.5倍。
截至2012年，我国适航在册的通用航空企业航空器总数达到1320架，共有定期航班航线2457条，短短十年间，我国航空事业高速发展，扩容增效逐见成效，基础建设稳步推进，乘坐飞机出行日渐获得出行旅客的青睐。
伴随着航空事业的高速发展，航班延误数量和航班总量呈正相关关系。
根据民航局的统计数据，2011年航空公司计划航班235.3万班，正常执行181.5万班，航班正常率为77.2%，其中2011年主要航空公司航班正常率为77.9%，而中小航企航班正常率仅为72.7%。
截至2012年，航空公司计划航班250.2万班次，正常航班187.2万班次，不正常航班63.0万班次，航班平均正常率仅为74.83%。
由于航班延误引发的旅客与机场、航空公司的矛盾冲突不断上演，航空延误的负面新闻也频频导致航空公司、机场声誉受损。
因此本文从导致航班延误的主要原因出发，提出针对性措施以缓解层出不穷的航班延误现象。
2.2问题分析根据民航局管理规定：航班降落（起飞）时间比计划降落（起飞）时间延迟30分钟以上或航班取消的情况称为延误。
而引起航班延误的原因主要有以下几点：1）天气原因。
诸如大雾、雷雨、风暴、跑道积雪、结冰、低能见度等，都属于会危及飞行安全的恶劣天气。
主要影响表现在出发地机场天气状况不宜起飞、目的地机场天气状况不宜降落、飞行航路上气象状况不宜飞越、机组状况、飞机状况、因恶劣天气导致的后续状况等方面。
2）航空交通管制（流量控制）原因。
我国东西部地区经济发展不平衡，导致各地方的管制设备、资金投入、管制理念、技术水平、人才吸引力等方面参差不齐。
全国大部分地区已经实行雷达管制，加大空域容量，但仍有部分区域实行程序管制，容易形成瓶颈，影响整个空域容量。
3）航空公司原因。
航空公司作为航班延误的控制环节可通过合理的制定航班时刻表延缓延误，但实际情况下由于航班时刻表的不合理设计，导致现实根本满足不了计划需求并且带来一系列的航班延误。
除此以外，飞机机械故障和飞机调配出现问题作为航空公司的可控因素同样隶属于航空公司原因。
4）军事活动。
这种情况涉及国防机密，往往来的突然。
遇到这种情况，只能等待，没有理由，没有预计时间，一切都是最高机密，正是因为这种原因的机密性、不确定性造成航班延误。
同时当军事活动结束，对空域的管制解除之后又会造成空域的拥堵，引起流量原因。
5）旅客原因。
除上述原因以外，旅客原因也是造成航班延误的因素。
旅客晚到，即飞机在已经可以飞的情况下为了等待旅客无法起飞而造成延误；旅客因航班延误等其他服务问题进行霸占飞机、旅客间争执、与空乘产生纠纷或拒绝登机等过激行为；旅客携带上飞机的行李过多，旅客突发疾病等均会导致不同程度的航班延误。
2.2.1针对问题一问题一的目的在于探究题目结论的准确性，通过访问国内外文献数据发现，FlightStats的数据统计并不全面，且各个国家对于航班延误的定义存在差别。
因此我们查阅多方数据，选择可信赖的网站数据进行对比分析，其中包括FlightStats官方发布的2009到2014年度中美两国航班正常率，VariFlight(飞友网)发布的中国航空公司一个月内准点率情况以及民航局发布的《2014年全国民航航班运行效率报告》。
同时对于题目中新闻涉及到的中国航班延误最为严重的7个机场，采集相关数据进行对比验证其正确与否。
2.2.2针对问题二对于影响我国航班延误的主要原因，综合已有的研究报告总结出前文涉及到的五点。
对于问题二的探讨，我们首先对原始数据进行处理，统计五大航班延误原因发生的次数及频率，进一步采用多元线性回归模型求解标准相关系数，根据相关系数大小确定各原因在航班延误问题中所占比重，依据数据特征并结合具体情况来分析影响航班延误的主要因素。
2.2.3针对问题三通过问题一搜集的数据，可以看到中国航班延误情况较为严重，因此解决航班延误问题迫在眉睫。
利用问题二中的延误原因分析，分清航班延误原因中可控原因与不可控原因，其中可控原因包括：空中流量管制原因、航空公司自身原因和旅客等引起的其他原因；不可控原因包括天气、军事活动等。
从可控原因中的主要原因入手，分析其如何影响航班延误及其可以改进的地方，提出相应的解决方案。
三．模型假设1、假设数据来源真实有效2、假设各个影响因素之间互相独立、互不影响3、假设机场平均出发延误时间和准点率作为延误程度评价指标是合理的四．符号说明五．模型建立与求解5.1 问题一：结论是否正确据FlightStats网站分析数据显示（表1—1），自2009年至2014年中国的航班正常率明显低于美国，且呈现逐年递减的趋势。
表1—1 中美航班正常率对比对此中国民航管理干部学院副教授邹建军表示，此项数据并未对全部航班进行统计，不能完全准确地反映两大机场实际准点率。
更关键的是，国际上对航班准点的定义各不相同，如FlightStats网站将实际起飞时间在计划起飞时间之后15分钟内的航班记为准点。
而很多国家则认为在计划起飞时间20分钟内完成登机，关闭舱门，等待起飞的航班均为准点航班。
而在我国的统计数据中则显示航班起飞或降落时间比计划时间延迟30分钟以上或航班取消的情况称为航班延误。
如此看来，不同的标准势必造成悬殊的统计结果。
然而，不管采用何种统计，国内航班准点率不能让人满意却是事实。
以下数据摘自《2014年全国民航航班运行效率报告》。
2006至2014年航班量增长迅速，但正常率有所下降从2006年的81.48%下降到2014年的68.37%，年均下降1.46%。
同时查阅VariFlight(飞友网)官方数据整理总结得到以下图表：表1—2 近一周国际航班延误排行201220132014年份班次比例班次比例班次比例不正常航班次50752724.31%63779137.03%93768731.63%航空公司19006037.45%23612237.03%29659037.50%流量12684124.99%17488227.42%23723425.30%天气11123621.92%14095822.10%22504424.00%军事活动6170312.16%7306011.46%10323911.01%其他17687 3.48%12769 1.99%20535 2.19%图1—1 中国航企准点率波动情况表1—3 2015年1—6月中国航企准点率环比情况图1—1和表1—3简要说明了2015年1月至2015年6月中国航企准点率情况。
图表按照航空公司的航班量排列，从左至右边月航班量成递减趋势。
从图1—1中观察得出中国航企的准点率高低和自身航班量多少没有明显的线性关系。
6月同5月准点率情况环比发现，深圳航空以5%的增长率在为数不多的准点率有所提高的航企中拔得头筹。
自2006年起，随着航班总数的增加我国年度航班正常率逐年走低，由此带来的航班延误问题不容小觑。
因此，中国航班延误率较高的结论具有一定的可信度，但同时在查找数据的过程中我们发现对于成都双流机场的数据分析出现一定偏差。
民航局发布的《2014年全国民航航班运行效率报告》显示全国最繁忙的5大机场为北京首都、上海浦东、上海虹桥、广州白云、深圳宝安，厦门高崎机场为全国最繁忙的单跑道机场。
由VariFlight(飞友网)官方数据见表1—4，可以看出2014年12月，中国航空公司的最高排名第64位的成都航空，准点率为87.81%，中国国际航空和山东航空位列全球主要航空公司排名第68和69位，准点率分别为87.11%和87.09%，在中国各大航空公司中排名二、三位。
表1—4 中国航空公司12月准点率情况搜集成都双流、厦门高崎、上海虹桥机场2014年6月至2015年3月共十个月机场准点率数据绘制下图，2014年6月到2015年3月三个机场准点率0.10.20.30.40.50.60.70.80.916月8月9月10月11月12月1月2月3月成都双流厦门高崎上海虹桥图1—2 机场准点率对比图由图可知，2014年6月至2015年3月期间，成都双流机场的准点率均高于上海虹桥和厦门高崎机场，因此将成都双流机场列入中国航班延误最严重的机场之一过于牵强。