基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型
基于大数据分析的航空公司航班延误预测
基于大数据分析的航空公司航班延误预测航空公司航班延误是一个常见的问题，对乘客和航空公司都带来很大的困扰。
随着大数据技术的发展，航空公司越来越多地开始利用大数据分析来预测航班延误，以及采取相应的措施来减少延误。
基于大数据分析的航空公司航班延误预测是指通过收集和分析航空公司的大数据，利用机器学习和数据挖掘算法来预测航班的延误可能性。
通过分析航班历史数据、天气数据、机场状况数据等多种因素，可以建立一个预测模型，帮助航空公司提前预知可能发生的延误情况，并采取相应的调整措施，提高航班的准点率和乘客的满意度。
一个有效的航班延误预测模型需要考虑到多个因素。
首先是航班历史数据，包括航班的起飞时间、到达时间、延误时长等信息。
通过对历史数据的分析，可以发现一些潜在的规律和模式，从而预测未来的延误情况。
其次是天气数据，包括风速、降雨量、气温等信息。
天气是航班延误的重要因素之一，恶劣的天气条件会导致航班无法正常起飞或降落，从而引发延误。
因此，将天气数据与航班数据进行关联分析，可以帮助预测可能的延误情况。
还有一些其他因素，如机场的运行状况、航空管制等，都可以通过大数据分析来考虑。
在构建航班延误预测模型时，可以使用机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等。
这些算法可以从大量的数据中学习出一些规律和模式，并用于未来的预测。
通过将历史数据分为训练集和测试集，可以评估模型的准确性和性能。
同时，还可以通过不断优化模型参数和算法选择，来提高模型的预测效果。
航空公司可以利用航班延误预测模型来优化航班计划和航班安排。
通过提前预测可能发生的延误情况，航空公司可以调整航班的起飞时间、降落时间等，以减少延误的可能性。
此外，航空公司还可以向乘客提供延误信息和替代航班的安排，以减少对乘客的不便。
通过这些措施，航空公司可以提高航班的准点率和客户满意度，同时降低延误对公司经济效益的影响。
除了航空公司自身的利益，航班延误预测还对乘客产生积极的影响。
航空公司航班延误的数据分析与预测
航空公司航班延误的数据分析与预测航空公司航班延误问题一直困扰着旅客和航空公司。
航班延误不仅影响了旅客的出行计划，还给航空公司的声誉和经济利益带来了重大挑战。
因此，对航空公司航班延误进行数据分析和预测具有重要的现实意义。
本文将讨论航空公司航班延误的数据分析方法和预测模型，以便帮助航空公司更好地管理航班延误问题。
在数据分析阶段，我们可以利用航空公司提供的大量航班数据，通过统计学方法和机器学习算法，深入研究航班延误的原因和模式。
具体来说，可以从以下几个方面展开分析：1. 时间分析：通过统计每天、每周、每月和每年的航班延误情况，探究延误发生的时间模式。
比如，是否存在特定的季节或日期延误率较高，是否存在特定时间段（例如早上或晚上）延误率较高等等。
这些分析可以为航空公司调整航班计划以减少延误提供参考。
2. 航线分析：通过分析不同航线的延误情况，找出延误率较高的航线。
航空公司可以针对这些高延误航线进行优化，例如增加更多的飞机，提高航班服务质量等。
此外，还可以分析航线间的关联性，判断延误是否会“传染”到其他相关航班。
3. 机型分析：通过对不同机型的航班延误情况进行比较，可以确定特定机型是否存在延误率较高的问题。
航空公司可以根据分析结果，考虑是否进行飞机调度或更换，以减少延误的潜在因素。
4. 天气分析：天气是航班延误的重要原因之一。
通过分析天气数据和航班延误数据的关系，可以建立天气对延误的影响模型。
这样的模型可以为航空公司提供预警和决策支持，使其能够更好地应对天气突发情况。
在数据分析的基础上，航空公司可以使用各种预测模型来预测航班延误。
以下是两个常用的预测模型：1. 时间序列模型：航班延误数据具有时间序列的特点，可以使用ARIMA（自回归移动平均）模型进行预测。
ARIMA 模型能够考虑历史数据的趋势和周期性，根据过去的延误数据进行未来的预测。
通过该模型，航空公司可以提前做好调度和安排，减少延误的可能性。
2. 机器学习模型：机器学习算法可以通过对历史数据的学习，建立起可预测航班延误的模型。
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。
基于大数据分析的航空航班晚点预测与管理系统
基于大数据分析的航空航班晚点预测与管理系统航空行业一直以来都面临着航班晚点的问题，给乘客和航空公司都带来了很多困扰。
为了解决这一问题，大数据分析技术可以应用于航空航班晚点预测与管理系统中，提供实时晚点预测和优化航班管理。
本文将详细介绍基于大数据分析的航空航班晚点预测与管理系统的相关内容。
一、晚点预测模型如何准确预测航班的晚点情况是整个系统的关键。
基于大数据分析的航空航班晚点预测模型可以通过分析历史航班数据和相关因素来预测航班的晚点概率。
主要的相关因素包括天气情况、航空公司、机场状况等。
1. 历史航班数据分析通过分析历史航班数据，可以提取出一些常见的晚点模式和规律。
可以利用机器学习算法对历史数据进行训练，建立预测模型来预测当前航班的晚点情况。
2. 天气数据分析天气是晚点的重要因素之一。
航班晚点预测系统可以获取天气数据，并将其与航班数据进行关联分析，找出天气对航班晚点的影响程度，建立晚点预测模型。
3. 航空公司和机场数据分析不同的航空公司和机场对航班晚点有着不同的影响。
通过分析航空公司和机场的数据，可以建立晚点预测模型，帮助航空公司和机场进行航班管理和调整。
二、系统功能基于大数据分析的航空航班晚点预测与管理系统应该具备以下功能，以实现有效的航班晚点管理。
1. 实时晚点预测系统通过实时获取航班和天气数据，结合预测模型，可以实时预测航班的晚点概率。
这有助于航空公司和机场在航班起飞前进行调整和安排，以减少晚点的可能性。
2. 晚点原因分析系统可以分析航班的晚点原因，并提供相关的统计数据和可视化报表，帮助航空公司和机场了解晚点情况及其原因。
这有助于他们找出晚点的主要问题，采取相应措施进行改进。
3. 航班管理优化系统可以根据晚点预测结果，帮助航空公司和机场进行航班管理优化。
例如，在预测某个航班可能晚点的情况下，可以提前调整其他航班的起降时间，避免航班晚点对整个航班进程的影响。
4. 航班调度建议系统可以根据分析结果和模拟算法，提供航班调度建议。
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。
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。
基于机器学习的航班延误预测与管理
基于机器学习的航班延误预测与管理航班延误是航空运输中一个常见的问题，给旅客和航空公司都带来了不便和经济损失。
为了提高航班的准点率和客户满意度，航空公司可以利用机器学习的算法进行航班延误预测与管理。
机器学习是一种人工智能的方法，通过从数据中学习和改进来自动执行特定任务。
在航班延误预测和管理中，机器学习可以用于建立预测模型，并基于该模型提前发现潜在的延误风险，从而采取适当的管理措施。
首先，机器学习可以通过分析历史航班数据来建立预测模型。
航班数据包括起飞和降落时间、机型、航线、天气等信息。
通过对这些数据进行分析，机器学习模型可以捕捉到延误和准点的规律以及与之相关的因素。
例如，模型可以发现在某些天气条件下，特定航线上的延误概率更高，或者某种机型更容易延误。
这些预测模型可以从历史数据中学习得出，并且可以随着时间的推移进行更新和改进。
其次，机器学习可以根据实时数据对航班进行延误预测。
通过结合实时天气、航空公司运营数据和航班信息，机器学习模型可以生成实时的延误预测结果。
这些预测结果可以提供给航空公司运营人员和乘客，以便他们采取相应的措施。
例如，航空公司可以调整航班计划或提前通知乘客，以减少延误对旅客和公司的影响。
除了延误预测，机器学习还可以用于延误管理。
一旦发生延误，航空公司可以利用机器学习模型来优化资源分配和决策。
通过整合航班数据、机场设施供给、人员和物流等信息，机器学习模型可以帮助航空公司确定最佳的延误管理策略。
例如，模型可以根据历史数据和实时情况，推荐是否选择取消、延迟、改变机型或增加补充航班等措施来减少延误对航空公司的影响。
此外，机器学习还可以为航空公司提供更好的决策支持。
通过分析航班数据和乘客反馈，机器学习模型可以帮助航空公司改进运营和服务质量。
例如，模型可以发现哪些航线或机型更容易引起延误，从而引导航空公司调整计划和管理。
同时，模型可以分析乘客反馈，发现常见的投诉和问题，并帮助航空公司改进服务和客户体验。
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。
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。
基于机器学习的航空航班延误预测与优化
基于机器学习的航空航班延误预测与优化航空航班延误是造成旅客不便和航空公司经济损失的重要问题。
随着航空业的快速发展和旅客需求的增加，航空航班延误对整个航空系统的影响愈发显著。
因此，基于机器学习的航空航班延误预测与优化成为航空公司和相关机构关注的热点问题。
一、航空航班延误预测航空航班延误预测是根据历史航班数据、天气数据、航空公司数据等因素，运用机器学习模型预测航班是否有延误发生，以提前做好调度和安排。
在这个过程中，可以利用以下几种机器学习算法：1.1. 逻辑回归逻辑回归模型是一种经典的机器学习方法，适用于二分类问题。
针对航班延误预测问题，可以将航班延误与不延误分别作为两个类别，通过训练逻辑回归模型，得到航班延误的概率预测结果。
该模型基于历史航班数据和相关特征，可以较好地捕捉影响航班延误的因素。
1.2. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树进行预测，并通过投票或平均获得最终结果。
对于航班延误预测问题，可以利用随机森林模型进行训练和预测。
该模型能够处理复杂的非线性关系，并能够自动筛选和组合特征，提高预测准确性。
1.3. 深度学习模型近年来，深度学习模型在许多领域取得了显著的成果。
对于航空航班延误预测问题，深度学习模型如多层感知机（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）等可以被应用。
这些模型具有较强的能力来学习数据中的复杂模式和时序关系，从而提高航班延误预测的准确性。
二、航空航班延误优化除了预测延误，航空公司还需要在延误发生后采取相应的优化措施，以减少延误对旅客和公司造成的影响。
2.1. 调整航班计划航空公司可以根据航班延误预测结果，提前调整航班计划。
例如，在预测到某个航班延误的概率较高时，可以安排备用飞机和备用机组人员，以应对可能的延误情况。
这种灵活的航班调整策略可以减少延误对其他航班的连锁影响，最大程度地降低延误的程度和持续时间。
2.2. 优化航班排班和资源调度通过机器学习模型对航班延误进行预测，航空公司可以根据预测结果进行航班排班和资源调度的优化。
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航班延误成因分析是航空运输管理中非常重要的一项工作。
航班延误不仅对旅客造成不便，也给航空公司和机场带来了不小的经济损失。
对航班延误成因进行深入分析，找出影响航班准点率的关键因素，对提高航班的准点率和运输效率能起到重要作用。
本文将运用ISM-CRITIC法对航班延误成因进行分析，以期为航空公司提供一种科学的分析方法，找出并解决航班延误的根本原因。
一、ISM法介绍ISM（Interpretive Structural Modeling）法，即解释结构建模法，是一种用于研究和分析复杂系统的方法。
它是由美国麻省理工学院的Warfield教授在20世纪60年代提出的。
ISM法主要通过对系统的各个要素之间的相互作用关系进行分析，找出系统中的主要因素以及它们之间的因果关系，从而揭示系统结构的本质特征。
ISM法的主要特点是可以将系统中的复杂关系简化为层次结构，从而更容易理解和分析系统的内在结构。
在实际应用中，ISM法常常与CRITIC法相结合，以实现对系统的全面分析和综合评价。
二、CRITIC法介绍CRITIC是一种多标准决策方法，全称是Criterion Importance ThroughIntercriteria Correlation。
CRITIC法旨在综合考虑多个标准（criteria）对决策结果的影响，并通过标准间的相关性来评价各个标准的重要性。
通过CRITIC法，可以找出对决策结果影响最大的标准，从而为决策提供科学依据。
在本文的航班延误成因分析中，我们将运用ISM-CRITIC法对航班延误的影响因素进行综合分析，找出对航班延误影响最大的因素，以期为航空公司提供科学的决策支持。
1. 确定影响航班延误的因素我们需要确定影响航班延误的各个因素。
航班延误的成因非常复杂，涉及到航空公司、机场、气象等多个方面。
在本文的分析中，我们将主要关注以下几个因素：（1）气象因素：包括台风、雾霾、雷电等自然气象因素对航班的影响；（2）航空公司运营管理：包括飞行计划、航班调度、机组人员安排等对航班的影响；（3）机场运行管理：包括航班地面服务、航班进出港流程、机场交通管制等对航班的影响；（4）航空市场需求：包括旅客需求、包裹货物需求等对航班的影响。
(附专家点评)2009年全国大学生统计建模大赛获奖名单
马天然、刘静、张田 王焕英、王尚坤、王灿 叶少峰、何沛钊、王希哲 王文静、张明喆、侍湾湾 惠昌强、唐海峰、王诗庆 潘振宇、陈忆文、陈丹丹 闫凤梅、孙小冬、杨志华 王军伟、马歆玮、谢欣燕 贾旭东、王海燕、武宏伟 张吉良、于雪、马远超 王晓沛、马晓燕、李凯丽 魏文灵、陈银平、刘艳艳 徐雨茜、徐瑞文、林天逸 陈思易、奚潭、王亚民 汪维维、任萍、温婷婷
黄成、张磊、刘文林 杨少娜、孙鹏、袁妍 田昊枢、牛启昆、彭沁 王维玲、蔡金鑫、周晓婷 邬琼、刘寅、张静宇 柴亮、李壮壮、党建令 吴文娟、李宏生、张美丽 陈飞、柴家友、陈婷 袁蒂、蒋莉莉、牛胜男 葛盛荣、寸晓洁、李丽丽 朱璐璐、卢苏娟、薛亚楠 乔宁宁、韩雨珊、任严岩 李予娇、张丽、李玉玉
南京人口管理干部学院 浙江工商大学 北京大学 浙江财经学院 北京工商大学 河北经贸大学 广东外语外贸大学 厦门大学 华北电力大学 云南财经大学 中南财经政法大学 山西财经大学 山东工商学院
基于变参数模型的山东省消费需求与经济增长关系的实证研究 >>点 评 工业“三废”排放量与经济增长的关系 >>点评 广东省科技贡献力与经济增长关系的实证研究 >>点评 亚运会对广州旅游业前景趋势预测研究 >>点评 基于 AIC 准则的合理的汽油价格的制定使得社会与环境协调发展 >> 点评 基于 GARCH 模型的中国股市收益实证研究 >>点评 金融危机对中国出口的影响 >>点评
二等奖
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 论文题目 中国地区经济增长收敛性分位数回归分析 >>点评 大学生休闲态度、休闲参与和休闲阻碍调查研究 >>点评 用天气发生器对我国主要城市天气指标的模拟和预测（附件） >>点 评 中国环保投资废气治理效率差异及其影响因素研究 >>点评 流动性信息与资产收益：基于非参数模型的分析 >>点评 2009 年上半年货币过多投放是否将导致未来通货膨胀？ >>点评 外部经济变量对我国货币需求模型影响程度的实证分析 >>点评 紧凑型城市：中国城市经济可持续发展的新视角 >>点评 研究生教育收费改革实证研究 >>点评 我国各地区教育支出与经济增长的空间计量分析 >>点评 中国内陆甲型 H1N1 流感的预测和控制模型 >>点评 参赛队员 黄蓓、范悍彪、宋峰 张凤、肖粤志、许长淑 吴蔚、王磊、李树良 吴淑丽、昌先宇、谭竿荣 李攀登、刘海燕、高赟玥 柳玲娣、胡月、赵颖 李玮、郁婷婷、李双双 夏青、陈佳、游碧芙 高勇标、林亮、黄宝辉 宛立杰、胡洪胜、陶淘 刘玉方、律清萍、高培安 参赛学校 安徽财经大学 山东工商学院 华东师范大学 中南财经政法大学 浙江工商大学 安徽大学 中南财经政法大学 浙江工商大学 西南财经大学 中央民族大学 鲁东大学
基于物流大数据的货物运输时间预测模型研究
基于物流大数据的货物运输时间预测模型研究随着物流行业的不断发展和互联网技术的迅猛进步，物流大数据逐渐成为推动物流业发展的重要驱动力。
货物运输时间作为物流过程中的关键指标之一，对于物流企业和客户来说具有重要意义。
因此，研究基于物流大数据的货物运输时间预测模型，对于提高物流运输效率和服务质量具有重要意义。
一、物流大数据在货物运输时间预测中的应用物流大数据是指通过对物流过程中产生的各种数据进行收集、整理和分析，从中提取有价值的信息和知识的过程。
在货物运输时间预测中，物流大数据可以提供丰富的信息，包括货物的起点、终点、运输方式、运输线路、运输工具等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以建立起货物运输时间预测模型，为物流企业和客户提供准确的运输时间预测。
二、货物运输时间预测模型的研究方法1. 基于统计模型的货物运输时间预测统计模型是一种常用的货物运输时间预测方法，通过对历史运输数据进行统计分析和建模，来预测未来的货物运输时间。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析等。
这些模型可以根据历史数据中的运输时间和相关因素，建立起预测模型，并通过对新数据的预测，得出货物的运输时间。
2. 基于机器学习的货物运输时间预测机器学习是一种通过对大量数据进行学习和训练，从中提取规律和模式，并用于预测和决策的方法。
在货物运输时间预测中，可以利用机器学习算法对物流大数据进行分析和挖掘，从而建立起预测模型。
常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
这些算法可以通过对历史数据的学习和训练，得出货物的运输时间预测结果。
三、货物运输时间预测模型的应用案例1. 基于统计模型的货物运输时间预测案例某物流企业利用历史运输数据，采用回归分析方法，建立了货物运输时间预测模型。
通过对运输时间和相关因素的统计分析，得到了运输时间的预测方程。
该企业将该模型应用于实际运输中，通过对新数据的预测，提前安排运输计划，有效减少了货物的运输时间。
2. 基于机器学习的货物运输时间预测案例某物流企业利用机器学习算法，对物流大数据进行分析和挖掘，建立了货物运输时间预测模型。
统计建模获奖题目
河北经贸大学
35
金融危机下海西地区中小型企业领导行为影响因素研究
严威、戴星、刘璠
厦门大学
36
沪深300股指期货风险特征及动态套期保值研究
王吉培、蒋瑶、张昕
西南财经大学
37
我国经济增长与能源消费关系研究
李军、毛丽姗、顾红玉
兰州商学院
38
基于结构方程模型的组织知识联系与企业创新绩效研究
能源强度的影响因素分析及基于4万亿新增投资的能源强度测算
陈思易、奚潭、王亚民
南京财经大学
66
工资水平与各宏观因素相关关系的实证分析
汪维维、任萍、温婷婷
厦门大学
兰州商学院
61
我国上市公司融资顺序的实证研究
张吉良、于雪、马远超
北京工商大学
62
基于层次分析法的大连城乡统筹测度问题研究
王晓沛、马晓燕、李凯丽
东北财经大学
63
技术创新对中国区域经济增长影响的实证分析
魏文灵、陈银平、刘艳艳
安徽财经大学
64
金融危机对我国对外贸易额的影响
徐雨茜、徐瑞文、林天逸
南京大学
65
朱璐璐、卢苏娟、薛亚楠
中南财经政法大学
19
价格“杠杆”能撬动节水吗？
乔宁宁、韩雨珊、任严岩
山西财经大学
20
山东省环境质量与经济增长关系研究
李予娇、张丽、李玉玉
山东工商学院
优秀奖
序号
论文题目
参赛队员
参赛学校
1
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
2
上证指数波动的阶段性特征
夏青、陈佳、游碧芙
全国大学生统计建模大赛获奖名单
全国大学生统计建模大赛获奖名单一等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 笔记本电脑特征价格指数的实证研究顾光同、王江、高丽云南财经大学2 金融集聚影响因素空间计量模型及其应用研究徐玲、陈雪梅、游万海湖南大学3 基于结构方程模型的杭州城镇居民食品安全满意度统计评估梁一鸣、张钰烂、董西钏浙江财经学院二等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 中国地区经济增长收敛性分位数回归分析宋峰、范悍彪、黄蓓安徽财经大学2 大学生休闲态度、休闲参与和休闲阻碍调查研究张凤、肖粤志、许长淑山东工商学院3 用天气发生器对我国主要城市天气指标的模拟和预测（附件）吴蔚、王磊、李树良华东师范大学4 中国环保投资废气治理效率差异及其影响因素研究吴淑丽、昌先宇、谭竿荣中南财经政法大学5 流动性信息与资产收益：基于非参数模型的分析李攀登、刘海燕、高赟玥浙江工商大学6 2009 年上半年货币过多投放是否将导致未来通货膨胀？柳玲娣、赵颖、胡月安徽大学7 外部经济变量对我国货币需求模型影响程度的实证分析李玮、郁婷婷、李双双中南财经政法大学8 紧凑型城市：中国城市经济可持续发展的新视角夏青、陈佳、游碧芙浙江工商大学9 研究生教育收费改革实证研究高勇标、林亮、黄宝辉西南财经大学10 我国各地区教育支出与经济增长的空间计量分析胡洪胜、宛立杰、陶淘中央民族大学11 中国内陆甲型H1N1 流感的预测和控制模型刘玉方、律清萍、高培安鲁东大学三等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 基于结构方程全模型的大学生就业预期情况分析杨晓洁、鲁科言、雷文兴云南大学2 次贷危机对中国汇率风险影响的研究张瑞端、俞滢、栗相如厦门大学3 5·12 灾后重建“羌绣帮扶计划”的可持续性分析徐小寒、余芳、郑夏雨西南财经大学4 休闲服装企业顾客满意度模型的改进及应用研究刘超、张津、黄天龙天津财经大学5 基于生命表模型的农民工劳动合同执行情况研究黄鹏飞、章姚、杨晓枫南京人口管理干部学院6 我国消费者信心指数与消费函数关系研究杨娜、刘晓飞、冯春琳北方工业大学7 成都地铁沿线房价变动研究董文亮、王道新、罗媛西南财经大学8 基于聚类分析的ADR信号检测模型黄成、张磊、刘文林南京人口管理干部学院9 区域软实力的测度及其对区域发展的贡献杨少娜、孙鹏、袁妍浙江工商大学10 经济理论对人行为的影响田昊枢、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张静宇、刘寅、邬琼北京工商大学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吴文娟、张美丽、李宏生广东外语外贸大学15 基于VAR模型的我国对外贸易与经济增长的实证研究陈飞、柴家友、陈婷厦门大学16 基于panel data模型的中国经济区域能源消费特征分析袁蒂、牛胜男、蒋莉莉华北电力大学17 浅论EC+IO联合模型及应用葛盛荣、寸晓洁、李丽丽云南财经大学18 本科院校考研成功率影响因素的实证分析朱璐璐、卢苏娟、薛亚楠中南财经政法大学19 价格“杠杆”能撬动节水吗？乔宁宁、韩雨珊、任严岩山西财经大学20 山东省环境质量与经济增长关系研究张丽、李玉玉、李予娇山东工商学院优秀奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 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、蒋安华、尚蕊中国人民大学2 上证指数波动的阶段性特征夏豪杰、穆岩峰、徐虔天津财经大学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、蒋辰、张洁首都经济贸易大学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王勇、李澔、武玲蔚北京大学8 基于ARMA-ARCH模型的风电场风速预测研究何育、陈翼、赵磊东南大学9 河北省区域创新能力影响因素研究王会岩、蒋雪、段玉龙河北经贸大学10 粮食安全问题研究——以安徽省为例晋宗义、李璐、童金萍安徽财经大学11 中国学术期刊发展现状分析陈梅玲、张寅、胡瑶北京航空航天大学12 我国高新技术产业技术创新效率评价及其影响因素分析罗艳、孙淑英、吕鹏浩天津财经大学13 2008-2009赛季NBA球队战绩影响因素的统计建模分析许世杰、林炳灿、肖林厦门大学14 基于粗糙集的个股指标两步择优分析耿磊磊、高康、汪津津天津财经大学15 中国商业银行效率统计模型研究安普帅、唐李伟、赵谦湖南大学16 中部六省文化产业发展绩效评价与研究郑召锋、丁丽、彭丰郑州大学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（附件）秦旭、王杰彪、李皞中国人民大学19 次贷危机环境下我国信用风险监管探析赵志远、吴新斌、孟祥财福州大学20 基于Tobit模型的居民生存幸福感模型邹伟、王晓梅、余玥中央财经大学21 基于淘宝网的消费者网络购物口碑的研究包钰、施昀、陈李睿北京师范大学22 高校自习室资源管理研究李啸辰、庄艳、李莎西南财经大学23 高校大学生就业的未来走向与应对策略李海波、姜婷婷、王坤中国矿业大学24 基于Redux模型的人民币均衡汇率的测定及评估蔡扬扬、马超、刘金凤河北经贸大学25 我国房价、地价与房屋租赁价格的实证研究栗建坤、臧倩、周从意中央财经大学26 金融危机大背景下，大学生专业信心如何增强万平、李冬连、赵晶河北经贸大学27 股市剧烈波动下的羊群行为探究赖博彦、徐律、周梦荃北京大学28 基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现张静、李逸、徐良飞南京人口管理干部学院29 电信客户消费预测模型研究赵锦锦、左姗姗、金娇娇云南财经大学30 网络视频点播系统中的用户行为分析与建模陈磊、张西文、张强中国科学技术大学31 利率变化影响股市波动性的模型分析与实证熊燕、马星亮、赵建宁西南财经大学32 中国纺织品出口贸易影响因素实证分析代尧、祝宝君、李莎山东经济学院33 基于货币供给视角下的物价水平研究袁君、孙伟、李宁安徽财经大学34 河北省山区县域发展研究刘江帆、田艳玲、田鑫河北经贸大学35 金融危机下海西地区中小型企业领导行为影响因素研究严威、戴星、刘璠厦门大学36 沪深300股指期货风险特征及动态套期保值研究（附件）王吉培、张昕、蒋瑶西南财经大学37 我国经济增长与能源消费关系研究李军、毛丽姗、顾红玉兰州商学院38 基于结构方程模型的组织知识联系与企业创新绩效研究李霞、卢昭菲、林辉炎天津工业大学39 我国职工平均工资的地区差异研究李振杰、钟一萍、黄显藩广东外语外贸大学40 在校大学生炒股意向的影响因素研究李计花、王超、朱琳东北财经大学41 基于回归分析的煤炭价格预测模型武小莉、张帆、王坤华北电力大学42 中国区域经济发展差距的时空演变趋势研究夏青、李瑞娟、李庆子成都信息工程学院43 猪肉价格的统计模型（附件）王涛、唐泉彬、邹容北京邮电大学44 人民币跨境贸易结算的动态可计算一般均衡分析倪佳、沈国雄、徐欣上海金融学院45 我国城市化与房地产业协调发展关系研究薛永鹏、郭亚娟、李霄河北经贸大学46 区域宏观经济统计数据质量定量诊断模型的构建与应用研究朱喃喃、任亚、张俊霞西安财经学院47 枣庄市农民收入的聚类分析研究韩红梅、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王佳、曾得利、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52 宏观经济指标预测马天然、刘静、张田中国矿业大学53 中国产业结构对经济增长的影响王尚坤、王焕英、王灿云南财经大学54 金融危机背景下我国宏观经济波动探讨叶少峰、何沛钊、王希哲中央财经大学55 中国不同地区基本医疗保障水平王文静、张明喆、侍湾湾上海金融学院56 四川省区域经济可持续发展能力的比较研究王诗庆、惠昌强、唐海峰成都信息工程学院57 宁波市经济增长与环境污染水平陈忆文、潘振宇、陈丹丹浙江财经学院58 当前职业压力差样本数据计数模型研究闫凤梅、孙小冬、杨志华山西财经大学59 基于涨跌停制度Tobit-AR-GARCH模型及其估计王军伟、马歆玮、谢欣燕华东师范大学60 我国经济增长与电力消费关系探讨贾旭东、武宏伟、王海燕兰州商学院61 我国上市公司融资顺序的实证研究张吉良、于雪、马远超北京工商大学62 基于层次分析法的大连城乡统筹测度问题研究王晓沛、李凯丽、马晓燕东北财经大学63 技术创新对中国区域经济增长影响的实证分析刘艳艳、魏文灵、陈银平安徽财经大学64 金融危机对我国对外贸易额的影响（附件）徐雨茜、徐瑞文、林天逸南京大学65 能源强度的影响因素分析及基于4万亿新增投资的能源强度测算陈思易、奚潭、王亚民南京财经大学66 工资水平与各宏观因素相关关系的实证分析汪维维、任萍、温婷婷厦门大学。
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。
航空货运运输需求预测与模型构建
航空货运运输需求预测与模型构建在全球化和信息化的背景下，航空货运运输的需求呈现出不断增长的趋势。
为了提高货物的运输效率和准确预测运输需求，发展合理的预测模型显得尤为重要。
本文将介绍航空货运运输需求预测的重要性，并探讨了几种常用的预测模型。
首先，航空货运运输需求预测的重要性不言而喻。
货物运输需求是航空公司和物流企业制定战略和经营计划的基础。
准确的需求预测可以帮助企业做出合理的资源配置和运输规划，提高运输效率，降低成本，提升客户满意度。
另外，预测航空货运需求对航空公司和物流企业进行市场营销策略的制定以及市场竞争的分析也具有重要意义。
在航空货运需求预测中，常用的模型有时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型等。
时间序列模型是一种基于历史数据的预测方法，它可以分析数据的趋势、周期性以及季节性等特征。
常用的时间序列模型包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
移动平均法根据过去一段时间内的平均值来预测未来某一时间段的需求量，适用于数据变动较为平稳的情况。
指数平滑法通过加权平均的方式来预测未来需求量，适用于数据有较大波动的情况。
ARIMA模型结合了自回归、差分和滑动平均，可以处理非平稳的时间序列数据。
灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，它适用于样本数据较少或者不完整的情况。
灰色预测模型通过构造灰色微分方程对数据进行分析和建模，然后根据得到的模型进行预测。
灰色预测模型常用的方法有GM(1,1)模型和GM(2,1)模型等。
GM(1,1)模型适用于一次累加数据，GM(2,1)模型适用于二次累加数据。
神经网络模型是一种模拟人脑思维方式的预测方法，它通过建立神经网络结构模拟数据之间的关系。
神经网络模型通常包括输入层、隐含层和输出层，通过学习和调整权值和阈值来实现预测。
常用的神经网络模型有BP神经网络、RBF神经网络和LSTM神经网络等。
BP神经网络适用于非线性问题的预测，RBF神经网络适用于近似函数建模，LSTM神经网络适用于长时序列数据的预测。
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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。
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。
（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。
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。
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：
（表一）变量名称及意义说明
（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。
（图一）各始发地起飞架次占总起飞架次比例图截选
（图二）起始地点往来飞行架次图截选
（图三）始末机场距离分布表
如图三所示，始末机场距离分布其实是一个右偏分布。
有136,158个飞行架次的始末机场距离都在300千米附近，105,725个飞行架次的始末机场距离在500千米附近。
介于500千米和2,500千米的飞行架次也占有相当大的比例。
可见，飞行距离较短的飞行架次占了很重的比例。
（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。
（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。
（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。
（图七）起飞延误时长分布图。