航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究随着航空业的快速发展，航班延误已经成为一个普遍存在的问题。
当航班延误持续时间较长时，旅客往往会面临突发事件的可能性，例如情绪激动、纷争爆发等。
因此，了解航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理，并建立有效的预警机制非常重要。
首先，航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理主要有以下几个方面。
首先，长时间的等待和不确定性引发了旅客的情绪波动。
航班延误意味着旅客的行程受到干扰，造成不便与不安，进而引发情绪不稳定和焦虑。
其次，旅客之间的集体行为也可能导致突发事件的发生。
在延误的情况下，旅客可能会聚集在一个相对封闭的空间内，相互之间的影响力增强，若有个别旅客表现出冲动行为，可能会引发其他旅客的模仿和情绪激化。
此外，航空公司及机场的应对措施不当也是致因机理之一。
如果航空公司和机场不及时给予旅客正确的信息和合理的安排，旅客的不满情绪会逐渐积聚，进一步导致突发事件的发生。
针对以上致因机理，建立有效的预警机制对于确保旅客安全和保持秩序至关重要。
首先，应建立起准确的航班延误信息推送系统。
航空公司和机场应该通过各种渠道及时向旅客提供准确的航班信息，避免误导和不确定性的增加，从而降低旅客的情绪波动。
其次，应加强对旅客情绪的监测与预警。
航空公司和机场可以通过人工或技术手段对旅客情绪进行监测，一旦出现明显的情绪波动，立即采取相应的措施进行干预，以避免情绪进一步升级。
此外，加强旅客与航空公司及机场的沟通也是预警机制的重要组成部分。
航空公司和机场应该主动与旅客保持良好的沟通，提供及时有效的解释和安抚，以减少旅客的不满情绪。
综上所述，航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理是复杂而多样的，但主要包括旅客情绪波动、旅客之间的集体行为以及应对措施不当等方面。
为了有效应对这些事件，建立起准确的航班延误信息推送系统、加强情绪的监测与预警以及加强旅客与航空公司及机场的沟通是非常重要的。
基于统计学习的航班延误预测技术研究
基于统计学习的航班延误预测技术研究随着人们生活水平的提高和旅游业的发展，航空旅行已经成为现代人出行的主要方式。
然而，航班延误问题也伴随着航空运输业发展而来，成为一个全球性的难题。
航班延误给旅客带来不便，也对航空公司造成了巨大的经济损失。
因此，如何准确地预测航班延误情况，成为航空公司和机场管理部门面临的一个重要问题。
一、航班延误预测技术的研究现状航班延误预测的研究可以追溯到上世纪90年代。
最早的航班延误预测技术主要包括基于规则的方法和基于统计学习的方法。
基于规则的方法通常依赖于经验法则、专家经验和人工制定的规则，但其预测效果受到限制，难以适应复杂和多变的运行环境。
基于统计学习的方法不同于基于规则的方法，它使用已有的数据建立数学模型，运用这些模型预测新的航班延误情况。
目前，航班延误预测技术的研究重点集中在机器学习技术和统计方法上，包括决策树、神经网络、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯等机器学习算法和回归模型、时间序列模型、卡尔曼滤波等统计方法。
然而，航班延误预测技术的研究仍然存在许多困难和挑战。
首先，由于航班延误问题受到多方面因素的影响，预测模型需要考虑多个因素，如天气、机械故障、空管管制等。
其次，航班数据通常是非平衡的，即延误航班的比例非常少。
这使得模型在延误预测方面的性能有限。
最后，由于航班延误预测数据存在较大的噪声，有必要对数据进行清洗和预处理，以提高预测模型的准确性和可靠性。
二、基于统计学习的航班延误预测技术研究方法为提高航班延误预测的准确率和可靠性，可以采用以下基于统计学习的方法：1. 特征选择由于航班延误数据中存在大量无关和冗余的特征，特征选择是航班延误预测的一个重要步骤。
特征选择可以帮助提高预测模型的准确性和解释性。
常用的特征选择方法包括相关系数、方差分析、卡方检验、信息增益等。
2. 模型选择对于航班延误预测问题，可以采用多种机器学习算法和统计方法。
选择合适的预测模型可以提高预测准确率。
航班延误情境下旅客群体性突发事件生成机理与预警研究
航班延误情境下旅客群体性突发事件 生 成 机理 与预 警研 究
刘小平 ， 罗 帆
（ 武 汉理 工大 学 管理 学院 ， 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ０ ）
摘要 ： 在旅客群体性突发事件预警意义的基 础上 ， 对引发旅客群体性 突发事件 的内生警源 、 外生警源及其两 者之间 的关系进行 了研 究。在群体心理学理论 的基础上分析了旅客突发事件 的生成机 理 ， 构建 了非线性 的航班延误情 境 下旅客群体性突发事件预警体 系 ， 并提出旅客群 体性 突发件 的应急 预案策略 ， 包括 以情 感策 略舒 缓旅客 的负面 情绪 ， 建立航空公司 、 机场和空管等部 门的应急预案联动 机制 ， 改进航班延 误补偿标 准 的行政 法规 ， 创新航 空公 司
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ， ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ ｗ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ Ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｍａ ｓ ｓ Ｉ ｎ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ， ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎａ ｒ ｌ ａ ｎ ｄ ｅ ｘ ｔ ｅ ｎａ ｒ ｌ ａ ｌ ｅ ｒ ｔ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｗ ｏ ｕ ｌ ｄ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ Ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ Ｅｍｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｍａ ｓ ｓ Ｉ ｎ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ．Ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｅ —
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误群体性事件预警指标研究航班延误一直是广大旅客和航空公司关注的焦点问题。
航班延误带来的种种不便不仅影响了旅客的出行计划，同时也给航空公司带来了经济损失。
为了减少航班延误带来的不利影响，预警系统成为了一种重要的手段。
本文旨在探讨航班延误群体性事件的预警指标，并对其进行研究。
一、航班延误群体性事件的特点航班延误群体性事件是指在一段时间内，某一区域或某一航线上多架航班出现延误的现象。
航班延误群体性事件的特点主要体现在以下几个方面：1. 时间集中性：航班延误群体性事件通常发生在特定的时间段内，比如节假日、天气恶劣等特殊时段。
2. 空间集中性：航班延误群体性事件通常发生在特定的区域或某一航线上，而不是分散在各个航线上。
3. 影响范围广：航班延误群体性事件一旦发生，不仅会影响单个航班，还会波及其他航班，对整个航空系统造成较大影响。
针对航班延误群体性事件的特点，可以从以下几个方面构建预警指标：1. 航班延误数据：航班延误数据是最直接的指标，通过对历史航班延误数据的分析，可以找出延误事件的规律和趋势，为预警提供依据。
2. 天气数据：天气是导致航班延误的主要原因之一，特别是在恶劣天气条件下，航班延误的概率大大增加。
天气数据是航班延误预警的重要指标之一。
3. 航空交通数据：航空交通数据包括航班密度、航线运力等指标，通过对航空交通数据的分析，可以找出航班延误群体性事件的发生规律。
4. 乘客投诉数据：乘客投诉数据反映了乘客对航班延误的不满程度，通过对乘客投诉数据的分析，可以及时发现潜在的航班延误群体性事件。
基于以上预警指标，可以构建航班延误群体性事件预警模型。
预警模型的核心是建立预警指标与航班延误群体性事件之间的关联关系，并且能够快速准确地发现航班延误群体性事件的迹象。
1. 数据采集和整合：首先需要对航班延误数据、天气数据、航空交通数据、乘客投诉数据和航班调度数据进行采集和整合，形成完整的数据集。
2. 数据分析和特征提取：对整合后的数据集进行分析，提取出与航班延误群体性事件相关的特征，包括时间、空间、影响范围等方面的特征。
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误群体性事件预警指标研究航班延误是航空运输领域常见的问题，它会给乘客、航空公司以及机场带来诸多不便。
而航班延误群体性事件更是对整个航空运输系统造成了极大的冲击。
对航班延误群体性事件进行预警与研究至关重要。
本文将从航班延误群体性事件的概念、成因以及预警指标研究等方面展开研究。
一、航班延误群体性事件的概念航班延误群体性事件是指在某一特定时间段内，出现多个航班延误的现象。
通常情况下，航班延误是由于天气、空中交通管制、机场地面运营、航空公司运营等多种因素造成的。
而当这些因素同时或者连续发生时，就会造成航班延误群体性事件。
这种事件具有明显的集聚性，一旦发生会对整个航空运输系统造成严重的影响。
航班延误群体性事件不仅给乘客出行带来麻烦，也给航空公司和机场带来了一系列的经济损失。
对航班延误群体性事件进行预警与研究对于优化航空运输系统、减少经济损失具有重要的意义。
1. 天气因素天气是导致航班延误的主要因素之一。
特别是在雨雪、大雾、雷暴等恶劣天气下，航班的起降受到很大的限制，造成航班延误。
2. 空中交通管制空中交通管制是另一个导致航班延误的主要原因。
当某个空域内出现拥堵或者其他异常情况时，空中交通管制部门会采取限制措施，导致航班无法按时起降。
3. 机场地面运营机场地面运营问题也是造成航班延误的常见原因。
比如起降道的维修、航班调度不当、登机人员延误等都会导致航班的延误。
为了及时预警航班延误群体性事件，减少其对航空运输系统的影响，研究和建立相应的预警指标至关重要。
预警指标的建立需要考虑到航班延误群体性事件的特点以及其成因。
下面将从航班延误数据分析、预警模型构建、影响因素识别等方面展开研究。
1. 航班延误数据分析首先需要对航班延误的历史数据进行分析，找出航班延误群体性事件发生的规律和特点。
通过对数据的分析，可以识别出航班延误的高发时段、高发地点以及高发原因，为后续的预警指标研究提供参考。
2. 预警模型构建基于对航班延误数据的分析，可以建立相应的预警模型。
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误是一种常见的群体性事件，对旅客和航空公司都造成了严重的影响。
在航班
延误发生之前，能够及时预警并采取相应的措施，将能够有效地减少延误的发生和帮助旅
客提前做好调整计划。
研究航班延误群体性事件的预警指标具有重要的实际意义。
我们可以从航班运行数据中挖掘相关的特征指标。
航班的平均起飞延误时间、平均到
达延误时间、起飞延误的频率、到达延误的频率等。
这些指标可以反映出航班的运行状况，当这些指标超过一定的阈值时，就可以预警可能发生的航班延误。
可以考虑利用机场的天气数据作为预警指标。
天气是航班延误的一个重要因素，例如
大风、强降雨、大雪等恶劣天气条件会影响飞机的起降安全，导致航班延误。
收集和分析
机场的天气数据，并与航班数据进行关联分析，可以找出一些相关的天气指标作为预警指标。
航班延误还与机场的空域流量有关。
当空域流量过大时，会导致飞机等待起降的时间
增加，从而引发航班延误。
可以利用相关的空域流量数据，结合航班数据进行分析，找出
一些空域流量指标作为预警指标。
还可以考虑将航空公司的运行情况纳入预警指标研究。
航空公司的运行管理能力、飞
行员和机组人员的素质水平等都会直接影响航班的正常运行。
可以通过收集和分析航空公
司的相关数据，找出与航班延误相关的指标作为预警指标。
航班延误群体性事件预警指标的研究可以从航班运行数据、机场天气数据、空域流量
数据和航空公司数据等多个方面入手，通过分析这些数据并找出相关的指标，将能够有效
地预警航班延误的发生，为旅客和航空公司提供更好的服务。
《2024年国内航空公司航班延误现状及监管对策研究》范文
《国内航空公司航班延误现状及监管对策研究》篇一一、引言随着国内航空业的快速发展，航班延误问题逐渐成为公众关注的焦点。
航班延误不仅影响旅客的出行计划，还可能对航空公司的声誉和服务质量造成负面影响。
本文旨在分析国内航空公司航班延误的现状，探讨其成因，并研究有效的监管对策，以促进航空业的健康发展。
二、国内航空公司航班延误现状（一）延误概况近年来，国内航班准点率虽然有所提高，但航班延误现象仍普遍存在。
据统计数据显示，因天气、空中交通管制、机械故障等原因导致的航班延误率仍占一定比例。
其中，天气因素和交通管制因素占比较大，给旅客出行带来不便。
（二）主要成因1. 天气原因：恶劣天气、气象变化是导致航班延误的常见原因。
2. 交通管制：包括空中交通流量控制、军事活动等造成的临时航线调整。
3. 机械故障：飞机维护、检修等过程中的问题可能导致航班延误。
4. 航空公司管理：部分航空公司的服务流程、航班调度等方面存在不足，也是导致航班延误的原因之一。
三、航班延误对航空公司和旅客的影响（一）对航空公司的影响航班延误会影响航空公司的服务质量，降低旅客满意度，损害航空公司声誉，甚至可能导致经济损失。
（二）对旅客的影响航班延误会给旅客带来时间、金钱等方面的损失，如增加旅客的等待时间和旅行成本，影响旅客的行程安排等。
四、监管对策研究（一）加强天气预警和交通管制信息的共享与协调1. 建立天气预警和交通管制信息的共享平台，提高信息传递的及时性和准确性。
2. 加强与空军、民航等部门的沟通与协调，确保信息共享畅通。
（二）提高航空公司管理水平和服务质量1. 加强对航空公司的监管和培训，提高其服务流程和航班调度的规范性。
2. 鼓励航空公司采用先进的技术和管理手段，提高航班准点率。
3. 建立完善的投诉处理机制，及时解决旅客的投诉和问题。
（三）加强飞机维护和检修工作1. 严格遵守飞机维护和检修的规定和标准，确保飞机处于良好状态。
2. 加强对飞机维护和检修人员的培训和管理，提高其专业技能和责任心。
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误群体性事件预警指标研究1. 引言1.1 研究背景航班延误是旅客出行中一个常见且令人头疼的问题。
它不仅导致旅客的行程受阻，也给航空公司和机场管理部门带来了诸多不便和成本压力。
面对日益增多的航班延误事件，如何提前预警并有效应对，成为航空运输领域急需解决的问题。
随着数据挖掘和预测技术的发展，人们开始关注群体性事件预警指标的研究。
群体性事件预警指标是指通过对一系列相关数据进行分析和建模，识别出可能发生的群体性事件，提前采取相应措施以最大程度地减少损失。
在航空领域，研究航班延误群体性事件预警指标具有重要意义。
通过对现有研究的综述和对群体性事件预警指标的构建与应用进行探讨，我们可以更好地理解航班延误的影响，明确群体性事件预警指标在航空领域的应用前景，为提升航空运输效率和旅客体验提供有益启示。
1.2 研究目的研究目的旨在探讨航班延误群体性事件预警指标的研究问题，针对航班延误对航空运输系统和乘客的影响进行深入分析，旨在建立有效的群体性事件预警指标体系，提前识别潜在的航班延误群体性事件，减少航空公司和乘客因延误而造成的时间成本和经济损失。
通过研究群体性事件预警指标的构建和应用，为航空运输行业的安全运行、高效运营提供科学依据和技术支持，为相关部门和机构制定相关政策和措施提供参考，促进航空运输系统的健康发展和持续改进。
本研究旨在通过对群体性事件预警指标的研究，提高航班延误事件的预警和应对能力，实现航班延误情况的及时监测和有效管理，为乘客提供更加安全、方便、快捷的航空出行体验。
1.3 研究意义航班延误是空中交通运输领域的常见问题，不仅给乘客带来不便，也影响着整个航空运输系统的正常运行。
针对航班延误群体性事件的预警指标研究具有重要的实用意义和理论价值。
通过对航班延误群体性事件预警指标的研究，可以帮助航空公司和相关部门更好地监测和预测可能发生的群体性事件，及时采取有效措施避免或减少延误发生，提高航班的准点率和服务质量。
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误群体性事件预警指标研究
随着民航业运营规模的扩大和旅客出行需求的增加，航班延误问题也越来越突出。
一
次航班延误不仅会给旅客带来麻烦和不便，也会对航空公司和机场运营产生巨大的影响。
因此，对于航班延误的预警和控制成为了民航业管理者和学者们研究的热点问题之一。
本文研究航班延误群体性事件预警指标，旨在寻找一种方法或模型来更快速、更准确
地预测、识别航班延误问题。
在研究中，我们首先确定了影响航班延误的主要因素，包括
天气、空管管制、机场流量、航班航线、航空公司和机型等，然后建立了基于时间序列模型、回归模型和神经网络模型的预警指标。
采用时间序列模型可以对历史数据进行分析，找出规律和趋势，预测未来的航班延误
情况。
回归模型则可以通过对各变量的相关性和影响程度进行分析，建立预测模型。
神经
网络模型则利用大量数据来训练模型，以达到更高的预测精度和更快的预警速度。
在实际应用中，我们发现时间序列模型和回归模型对于分析单一因素的影响和趋势有
很好的预测效果，但是对于多因素交织的情况则显得有些力不足。
此时，神经网络模型可
以通过并行处理多个因素的数据，提高预测精度和实时性。
因此，综合采用时间序列模型、回归模型和神经网络模型来建立预警指标模型，可以对航班延误问题进行更全面、更准确
的预测和识别。
最后，我们还需要结合实时监测系统和大数据分析平台，来不断更新和优化预警指标
模型。
只有不断地完善和加强预警系统的建设，才能更有效地控制航班延误问题，提升航
空公司和机场的运营效率与服务质量。
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究摘要：航班延误是一种常见的航空运输中的问题，可能导致旅客遭受各种困扰和不便。
在特定的情境下，航班延误可能引发旅客群体性突发事件，进一步加剧旅客的不满和情绪波动，可能导致不可预测的后果。
本文通过对航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理进行深入研究，并探讨预警机制的建立，旨在为航空公司和相关部门提供参考，以制定预防和应对旅客群体性突发事件的措施。
第一章引言1.1 研究背景与意义航班延误是航空运输中常见的问题，不仅给旅客带来不便，也给航空公司和相关部门带来一定的经济损失和声誉风险。
在航班延误情境下，旅客的情绪容易波动，可能导致个别旅客情绪失控，甚至引发旅客群体性突发事件。
因此，研究航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理及预警机制，具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究目标与内容本文的研究目标是深入探讨航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理，并提出相应的预警机制。
主要研究内容包括航班延误对旅客情绪的影响、旅客群体性突发事件的特征与类型、致因机理的阐释和类比分析、预警机制的建立等方面。
第二章航班延误对旅客情绪的影响2.1 航班延误的定义与形成原因2.2 航班延误对旅客情绪的直接影响2.3 航班延误对旅客情绪的间接影响第三章旅客群体性突发事件的特征与类型3.1 旅客群体性突发事件的定义与分类3.2 旅客群体性突发事件的典型案例分析3.3 旅客群体性突发事件的主要特征探讨第四章致因机理的阐释和类比分析4.1 旅客情绪波动与群体性突发事件的关联性4.2 旅客行为心理学对致因机理的解释4.3 类比分析与其他群体性突发事件的关联第五章针对航班延误的预警机制建立5.1 预警机制的概念与流程5.2 预警指标的建立与选择5.3 预警机制的实施与应用第六章结论与展望6.1 研究结论总结6.2 研究意义与局限性6.3 研究展望与建议通过对航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理进行深入研究，本文揭示了旅客情绪波动与群体性突发事件的关联性、旅客行为心理学对致因机理的解释以及与其他群体性突发事件的类比分析。
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究由于生活水平的提高和生活节奏的加快,民航因其舒适快捷的特点已经成为民众出行的主要交通方式。
民航快速发展的同时,由于航空公司运力不足以及天气、空中交通管制、空管安全等原因使得航班延误时常发生。
航班延误不仅会影响旅客的出行,影响航空公司的服务质量和品牌形象,甚至由于相关信息的不透明,容易造成旅客群体性突发事件,给航空安全带来负面影响。
本论文综合运用突变理论、演化博弈理论、社会网络分析、系统论等相关学科的理论和方法,将多学科学术前沿的内容有机地交叉融合,对航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理进行了研究,并构建了非线性的航班延误情境下旅客群体性突发事件预警机制。
本文主要研究了以下内容：第一部分首先阐述了造成航班延误的原因,包括有航空公司自身、天气、空中交通管制、旅客等原因；其次论述了航班延误引发的旅客突发事件的内涵和特征,在此基础上结合前人的研究成果,从“人—机—环—管”四个方面分别研究航班延误引发的旅客群体性突发事件的致因因素。
第二部分基于突变论理论对航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理进行了分析。
运用突变模型来预防控制旅客突发事件的发生,需要通过控制外部环境因素H和内部环境因素M的变化,使其落在稳定区域以内,防止系统的状态越过潜在突变区而发生突发事件。
第三部分基于演化博弈理论对航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理进行了分析。
对航空公司与旅客之间演化博弈过程进行了分析,在现行民航市场补偿机制下,经过多次博弈,旅客个体决策会受到群体博弈策略的影响；在分析双方演化博弈的策略均衡基础上,从社会效益最大化出发,提出航班延误情境下旅客群体性突发事件预警策略；在分析旅客群体性突发事件演化博弈的基础上,提出了旅客群体性突发事件扩散模型。
第四部分基于社会网络分析方法(SNA)对航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理进行了分析。
从网络密度、距离、中心性、凝聚子群等角度研究航班延误情境下旅客群体的结构特征、关系和知识共享交流情况,并辅助运用内容分析法研究互动深度。
航班延误引发的旅客群体性事件的成因与特点研究分析
航班延误引发的旅客群体性事件的成因与特点研究分析本文通过收集整理航班延误、群体性事件、群体性事件处置策略等相关内容，对社会上影响较广的旅客群体性事件做了研究。
对航班延误情境下旅客群体性事件成因、特点做了分析。
标签：航班延误；群体性事件；成因与特点一、前言航班延误引发的旅客群体性事件己成为社会公众及媒体关注的热点问题。
在本文中笔者要探索和讨论的问题是民航旅客的群体性事件的成因、特点以及事件中角色的分析。
笔者把“航班延误群体性事件”定义为：在民用航空运输过程中，由于航班延误（航班未按照航班时刻表上的起飞时间起飞，或未按照航班时刻表上的到达时间到达目的地），为维护自身利益，部分旅客（至少十人以上）集聚在一起，共同实施扰乱公共秩序，危害公共安全，甚至违反国家法律的事件。
二、资料与方法笔者通过文献研究，笔者对航班延误、群体性事件的相关理论进行了回顾总结；通过比照其它群体性事件，笔者认为航班延误引发旅客群体性事件在时间、地点、涉事人员、涉事范围等方面存在明显的特殊性。
笔者通过网络、报纸等媒体收集了部分具曾引起广泛热议的群体性事件，来验证分析的合理性。
如：“1.3昆明长水国际机场航班延误事件”；2012年3月，春秋航空公司50多名乘客冲入萧山机场飞机滑行道；同年4月深圳航空约20名乘客冲至滑行道。
三、结果与分析（一）民航旅客的群体性事件的成因1.旅客知情权难以得到保障知情权是赋予消费者最基本的权益。
但在公民的维权意识逐步形成过程中其实并不是十分清楚有哪些具体的权利义务，往往知道一点概念，具体细节又不甚了解。
延误发生后，情况不明确，工作人员的回答也不明确，这让旅客感觉工作人员在推脱责任，损害了自己的知情权，申诉的途径有不那么明确，一激动就容易过度维权。
2.服务不到位在延误出现后，机场、航空公司在具体的餐食、酒店和改签服务上，存在资源短缺和手段单一的局限，无法对每个旅客兑现服务承诺。
甚至面对恶劣灾害条件时，基础的热水、暖气供给都无法满足需求。
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究
航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究航班延误情境下旅客群体性突发事件致因机理及预警机制研究摘要：航班延误是旅客出行过程中常遇到的问题，延误导致的旅客群体性突发事件对航空公司和旅客带来了不可忽视的经济和安全风险。
本文通过探讨航班延误情境下旅客群体性突发事事件的致因机理，以及提出相应的预警机制，旨在为航空公司和相关部门制定应对和预防策略提供理论依据。
关键词：航班延误、旅客、群体性突发事件、致因机理、预警机制一、引言航班延误是航空事业中常见的问题之一，因为航空运输具有高度复杂性和敏感性，很容易受到气候、机械故障、空管管制等多种因素的影响。
航班延误涉及到运营成本、旅客安全、航空公司信誉等多个方面的问题，因此对于航空公司和旅客来说都具有重要意义。
二、航班延误情境下的旅客群体性突发事件航班延误导致的旅客群体性突发事件是指在航班延误的情况下，旅客群体出现极端情绪或行为，对航空公司和其他旅客产生一定的负面影响的事件。
这种事件可能包括旅客抗议、堵塞机舱、对机组人员进行人身攻击等。
这些事件不仅给航空公司带来经济损失，还可能对航班的正常运行和旅客的安全造成威胁。
三、航班延误情境下旅客群体性突发事件的致因机理1. 信息不对称导致的恶性循环航班延误时，航空公司和机场运营部门通常会不公布具体的延误原因，这导致旅客对于延误的原因和预计恢复时间缺乏准确的了解，心理上难以接受，从而进一步加剧旅客的焦虑和怨恨情绪。
2. 旅客知识缺失引起的失控行为由于大多数旅客对航空运输的工作原理和延误处理方式缺乏了解，当航班延误时，他们常常会产生被航空公司蒙骗和忽视的感觉，因此很容易陷入无明确目标和组织的集体行动中。
3. 紧急情况下的集体行为在紧急状态下，旅客会因为飞机延误而疲劳和焦虑的情绪受到进一步激活，这可能导致他们做出冲动和非理性的行为，比如纠缠机组人员、抗议和示威等。
四、航班延误情境下的预警机制1. 建立旅客心理辅导机制航空公司和机场管理部门可以配备专门的心理工作者，为旅客在延误的情况下提供心理辅导，帮助他们巩固对航班延误的常见原因和处理方式的了解。
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误群体性事件预警指标研究航班延误是现代尤其是民航运输中一直存在的问题，不同的天气、技术、管制和人员因素都可能导致航班延误。
航班延误不仅会浪费旅客的时间和精力，还会对航空公司的形象和经济收益造成影响。
因此，如何准确预测航班延误，避免出现群体性事件，成为航空公司和相关业务人员关注的重要问题之一。
本文旨在探讨航班延误群体性事件的预警指标研究。
一、航班延误的成因分析引起航班延误的主要原因包括：天气、技术故障、机械维修、空管管制、机组人员繁忙和地面服务等。
其中，天气是导致航班延误最主要的因素之一，经常发生在梅雨季节和冬季，例如暴雪、雷暴等气候极端情况。
技术故障也是航空安全的主要隐患之一，而机械维修则可能需要更多的时间和费用才能解决。
空管管制是在特殊情况下采取的措施，例如恶劣天气或特殊事件（如重要人士来访、世界杯等）。
机组人员的繁忙也可能导致飞行延误，例如过短的停留时间、过多的飞行计划、繁重的工作负荷等。
地面服务的问题可能包括行李托运、安全检查、航站楼运营和机场清洁等。
航班延误群体性事件是指某个时间段内，某个机场连续发生多起航班延误的情况。
这些延误航班同属某一个航空公司或某几个航空公司的航班，受到同一批旅客的影响，而这些旅客可能来自不同的航班、不同的位置。
1. 天气指标天气是导致航班延误的主要因素之一，因此，天气是预警航班延误群体性事件的重要指标。
一般来说，当某地天气预警较高时，航空公司会根据天气情况对航班进行调整或取消。
因此，当天气预警较高时，应设立相应的预警机制，及时地调整航班计划和提醒乘客。
2. 航班信息指标航班信息是航空公司及其旅客获得的重要信息，包括航班号、出发地、目的地、预计到达时间、实际到达时间、预计起飞时间、实际起飞时间等。
通过对这些信息的分析，可以了解航班状况，以便进行调整和提醒。
3. 空管管制指标空管是航班正常运行的重要保障之一，但是，空管管制可能会导致航班延误。
因此，当出现空管管制时，应加强与空管的联络，及时了解管制情况，并提醒乘客相应的变化。
航班延误群体性事件预警指标研究
航班延误群体性事件预警指标研究航班延误是指航空公司计划的航班出发时间和实际起飞时间之间的差异。
航班延误对乘客、航空公司和经济发展都会产生严重的影响，因此预警和监测航班延误是非常重要的。
航班延误群体性事件预警指标的研究旨在通过分析航班数据和相关因素，建立一套有效的预警指标体系，以提前预测和预防航班延误群体性事件的发生。
下面将介绍一些常见的航班延误群体性事件预警指标研究方法和指标：1. 航班延误数据分析：通过对历史航班延误数据进行统计和分析，可以得到航班延误的发生趋势和规律。
可以分析不同航线、不同时间段的延误情况，找出延误高发的时段和地点。
2. 气象预报数据分析：天气是航班延误的主要原因之一，因此通过分析气象预报数据，可以提前预测天气变化对航班的影响。
预测恶劣天气（如大风、雨雪等）的发生概率和持续时间，以及可能引起航班延误的天气条件。
3. 航空公司运营数据分析：航空公司的运营数据包括航班时刻表、机组和机场资源调度安排等信息。
通过分析这些数据，可以了解航空公司的运营状况和运力安排，从而预测航班延误的可能性。
4. 社交媒体数据分析：社交媒体成为了人们获取信息的重要渠道，航班延误的相关信息也会被许多人通过社交媒体进行发布和传播。
通过分析社交媒体数据，可以获取实时的航班延误信息，为预警和调度提供参考依据。
5. 统计模型和算法：基于以上数据分析结果，可以建立航班延误群体性事件的预测模型。
常用的模型包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。
这些模型可以通过历史数据的训练，对未来的航班延误进行预测和预警。
航班延误群体性事件预警指标的研究需要综合考虑航班数据、气象数据、航空公司运营数据和社交媒体数据等多个因素。
随着数据获取和处理技术的不断进步，未来的研究趋势将是更加精准和实时的预测和预警，以提高航班延误的管理和调度能力。
基于数据挖掘的航班延误预警管理研究
基于数据挖掘的航班延误预警管理研究基于数据挖掘的航班延误预警管理研究一、引言航空业是一个极为复杂的系统，牵涉到众多环节，如航班调度、机场运营、天气等，其中一个重要而常见的问题就是航班延误。
航班延误对航空公司和乘客都会造成重大的经济和时间损失，因此航班延误的预警与管理就显得尤为重要。
本文将基于数据挖掘技术，研究并探讨航班延误的预警管理方法。
二、航班延误数据的收集与预处理为了进行航班延误的预警管理，首先需要收集大量的航班数据，并对数据进行预处理。
航班数据可以包括航班号、起飞时间、到达时间、航班运营商、机型等信息。
预处理的步骤可以包括数据清洗、特征选择和特征转换等。
数据清洗是为了去除不完整、重复和错误的数据，确保数据的准确性。
特征选择是根据航班延误的特点和重要性，从大量的特征中选择出最相关的特征。
特征转换则是对特征进行数值化处理，以便进行后续的数据挖掘算法的应用。
三、航班延误的数据挖掘算法在航班延误的预警管理中，可以应用多种数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。
分类算法是最常用的预测航班延误的算法之一，可以根据历史数据对未来航班的延误进行预测。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
通过这些算法，可以根据各种特征如天气、航班运营商等，对航班延误进行分类，进而预警未来可能延误的航班。
聚类算法可以将相似的航班进行归类分组，从而对延误航班进行聚类分析。
常用的聚类算法有K均值聚类和层次聚类等。
通过这些算法，可以根据航班的特征，将延误较大的航班找出来，帮助航空公司根据不同类型的延误航班采取相应的管理策略。
关联规则挖掘是通过分析航班数据中的关联关系，发现延误航班的潜在原因和影响因素。
通过关联规则挖掘，航空公司可以发现一些潜在的规律和趋势，为航班延误的预警管理提供一定的参考依据。
四、航班延误预警管理系统的设计与实现基于上述的数据挖掘算法，可以设计和实现一个航班延误的预警管理系统。
该系统可以实时监测航班数据，并通过预测和分析航班延误的可能性，提前发出预警信息，帮助航空公司和乘客做好准备。
基于大数据分析的航空公司航班延误预警研究
基于大数据分析的航空公司航班延误预警研究随着旅游和商务旅行的快速增长，人们越来越需要可靠的航空交通系统。
然而，准时起降的航班仍然是一个有待解决的问题。
尽管航空公司和机场管理部门通过使用各种技术手段来提高准时起飞率，但仍然难以避免因天气、机件故障以及其他因素导致的航班延误。
因此，基于大数据分析的航空公司航班延误预警研究显得尤为重要。
一、航班延误的经济和社会影响航班延误不仅会影响旅客的行程安排，还会影响航空公司和机场管理部门的运营效率和收益。
因此，航班延误的经济和社会影响不容忽视。
首先，航班延误会对旅客造成直接的时间和经济损失，例如需要更改预定的酒店、租车和航班行程。
其次，航班延误还会导致旅客错过紧急会议、面试和活动等，影响他们的个人和职业生活。
此外，对于长期延误的航班，旅客甚至可能被迫取消行程，导致更大的损失。
对于航空公司和机场管理部门来说，航班延误也会影响他们的形象和声誉。
因为旅客通常会将航班延误视为航空公司或机场管理部门的失误，从而产生不满和不信任。
另外，航班延误还会导致航空公司和机场管理部门的运营效率下降，例如增加维护成本、减少客户满意度以及延误其他航班的时刻表，从而引起直接和间接的经济损失。
二、基于大数据分析的航空公司航班延误预警为了预警航班延误，航空公司和机场管理部门可以利用大数据分析技术来处理大数据量的航班相关信息。
例如，航空公司和机场管理部门可以从不同渠道收集实时和历史航班数据，例如气象数据、机场状况、飞行器状况和航班时间表等。
利用大数据分析技术，可以从历史数据中找到规律和模式，进而发现与未来航班延误相关的决策变量。
基于这些变量，可以建立延误预测模型，并提供相应的预测分析结果。
这些预测结果可以帮助决策者更好地规划航班计划和航班延误治理策略，以尽可能地减少航班延误。
最后，基于大数据分析的航空公司航班延误预警还可以通过数据可视化来呈现处理后的数据，使决策者更直观地了解航班延误的原因和规律。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
航班延误群体性事件预警指标研究
作者：李琦孙宇飞
来源：《科教导刊·电子版》2020年第07期
摘要随着民航业的蓬勃发展，航班延误引发的群体性事件越来越频繁。
本文通过构建航班延误群体性事件预警指标来分析和预测航班延误群体性事件的发生概率，并提出航班延误群体性事件的预警等级，旨在降低航班延误群体性事件发生的可能性或减小航班延误群体性事件发生后的危害。
关键词航班延误群体性事件预警指标体系层次分析法
中图分类号：F562 文獻标识码：A
0引言
根据《2018年民航行业发展统计公报》，平均航班正常率为79.95%。
随着消费者的维权意识的不断增强，旅客越来越无法接受行程耽误和时间浪费带来的损失。
如何减少航班延误带来的群体性事件是当前民航部门面临的重要课题。
学者们也从不同角度构建了预警模型。
2012年，邵荃等提出的基于视频监控的航站楼旅客群体性事件预警系统的有效架构。
2016年，汪虹宇等采用模糊综合评价，选取航班平均延误时间、机场航空公司处置措施、人群密度以及人群聚类外形作为评价指标，建立模糊关系，赋予各指标权重，进行加权平均得到总评分，构建了预警指标体系。
Jafari Nilioofar提出可以运用运筹学的相关知识，建立关于航班中断管理的数学模型，在延误事件发生后和航空公司恢复航班计划之前，对滞留旅客进行有效的处理，可以减少因航班延误而导致的群体性事件的发生，从而降低航空公司额外处理群体性事件的费用，使得目标成本最小化。
2007年，Lettovsky通过分析旅客中产生群体性事件的过程，将其划分为四个阶段。
以上成果均对航班延误群体事件预警发挥一定作用，但是都为考虑旅客情绪和心理的变化。
本文将根据心理学理论，具体分析航班延误事件发生后旅客情绪的特点和变化;依据社会学理论，将旅客心理特征和外部情景结合起来分析航班延误群体性事件的生成机理。
1航班延误群体性事件预警指标及体系
1.1基本概念解析
根据《民航航班正常统计办法》，将航班延误群体性事件定义为：在航班延误情况下，旅客由于无法及时得知准确的信息、未获得妥善的服务等情况下，为维护自身利益，至少五名以
上旅客聚众扰乱机场正常秩序、危害公众安全、违反国家法律的事件。
本文将航班延误群体性事件预警指标体系定义为：为有效地预测和防范航班延误群体性事件的发生而设立的一套完整有机的指标体系，其中各项指标的选定将参考其他学者的经验，结合民航业特色和心理学、社会学等知识得出。
1.2预警指标剖析
项目组通过查阅国内外文献，参考已有的相关研究成果，初步得出航班延误情境下群体性突发事件影响因素。
1.3预警指标权重的确定
航班延误群体性事件预警指标的权重直接影响着最终的评价结果。
本文主要采用层次分析法来确定各项评价指标的权重。
项目组选择了6位不同航空公司的驻场负责人与一线工作人员根据自己的工作经验对各层的指标进行重要性评分。
按照众数选择的原则，获取最终判断矩阵的结果。
在一致性检验通过后，计算出各指标相对于上一层的权重。
其中，众数选择的原则是：当两两指标间的重要程度由6位人员打分得到不同的值时，选择出现次数最多的值。
各指标间的重要程度及权重见表2-表6。
2航班延误群体性事件预警模型
本文所提到的航班延误群体性事件预警模型从广义层面上对航班延误群体性事件发生的可能性和危机程度进行预测，计算出航班延误群体性事件综合预警指数。
其中，n表示航班延误群体性事件综合预警指数，wi分别表示4个一级指标的权重，ni分别表示4个一级指标的预警指数，wij表示具体指标的权重，xij表示10个二级指标的预警指数。
经过规范化的10个指标的预警指数均在0-1范围内，预警指数与各个指标的严重性程度呈正相关。
计算出的总预警指数与航班延误群体性事件发生的概率呈正相关。
如此一来，我们便可以通过上述公式测量出航班延误群体性事件的预警指数，并用相应的预警信号予以表示。
表7中的绿、蓝、黄、橙、红，分别对应安全、一般、较重、严重、特别严重，绿色为最低级别，红色为最高级别，即分别代表航班延误群体性事件发生的可能性大小。
例如，绿色表示航班延误群体性事件发生的概率极低;蓝色表示航班延误群体性事件发生的概率较低;黄色表
示存在航班延误群体性事件发生的隐患;橙色表示处于危险状态，航班延误群体性事件发生的可能性极大;红灯表示处于恶劣状态，航班延误群体性事件已经发生或必然发生。
基金项目：2019年中国民航大学校级大学生创新训练计划项目——航班延误群体性事件的预警指标研究（编号IEXCAUC2019041）。
参考文献
[1] 邵荃，吴抗抗，周航等.航站楼旅客群体性事件预警监控系统架构及关键技术[J].中国安全生产科学技术，2012，8（11）：55-59.
[2] 汪虹宇，曾小舟，蒋中华等.民用机场航站楼群体性事件预警研究[J].航空计算技术，2016，46（04）：13-17.
[3] Niloofar Jafari&Seyed Hessameddin Zegordi. Simultaneous recovery model for aircraft and passengers[D].j.Georgia Institute of Technology， 2007.
[4] Lettovsky L.Airline operations recovery： an optimization approach[D].Georgia Institute of Technology，2007.
[5] 赵斌.社会燃烧理论框架下的航班延误引发群体性事件应对研究[D].长春：吉林大学，2012.
[6] 刘雄.基于枢纽机场的航班延误预警评价研究[D].德阳：中国民用航空飞行学院，2012.。