简介:摘 要:近年来航班延误成为民航业重点关注的问题。航班延误不仅会损害乘客的利益,也会影响航空公司的经济效益与品牌形象,不利于民航发展。因此,本篇文章基于我国某航空公司的大量航班运行数据,对影响航班正常性的因素进行分析。通过对航空公司航班运行资料的收集与分析,可以得出各影响因素所占的比重,从而确定研究的重点。本文分别从季节和航班日期两个因素的角度,研究其对航班正常性的影响,并建模分析。本文基于应变量是二分类变量,通过建立Logistic 回归模型对航班正常性进行验证预测。经检验后发现季节因素对航班的正常性影响非常显著,航班日期对航班正常性的影响则不够显著。并利用 SPSS模型对航班延误情况进行了预测,计算结果显示预测效果良好。最后,总结得出延误后的处置策略,以此提高顾客满意度,维护品牌形象,减少延误产生的恶劣影响。
简介:摘要:本文围绕基于运行数据分析的航班正常性管理展开深入研究。文章首先介绍了航班正常性管理的理论基础、评价指标以及大数据技术在该领域的应用。接着,文章构建了航班运行数据分析框架,详细阐述了数据预处理、时间序列分析、关联规则挖掘、聚类分析和机器学习模型等在航班延误预测、关联延误识别、运行模式识别中的应用方法。通过对大量实际运行数据的深入分析,文章揭示了航班延误的总体特征、时空分布规律以及关键影响因素,探讨了航班延误的关联性与传播效应。在此基础上,提出了航班计划与调度优化、航空资源分配与协调优化、非正常航班应对与恢复等管理策略。本文的研究不仅丰富了航班正常性管理的理论体系,也为航空业的可持续发展提供了有益的探索和参考。
简介:摘 要:民航运输业持续高速增长,空中交通异常繁忙,而利用有限的资源对航班进行科学的精细化管理显得尤为重要。本文首先介绍了区块链技术的概念,然后对区块链技术在航班正常性全生命周期管理场景中的具体应用进行了分析和研究,以期提升各业务相关方的协同能力,实现民航业协同发展。