针对现有易感染者-已感染者-已恢复者(susceptible-infected-recovered,SIR)模型未考虑机场网络的拓扑结构对航班延误传播影响的问题,基于复杂网络理论计算机场网络的拓扑特征指标,利用熵权优劣解距离(technique for order preference b...针对现有易感染者-已感染者-已恢复者(susceptible-infected-recovered,SIR)模型未考虑机场网络的拓扑结构对航班延误传播影响的问题,基于复杂网络理论计算机场网络的拓扑特征指标,利用熵权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法评估各个机场的综合重要度,将全部机场分为若干个类,据此建立不同类别机场航班延误传播的改进SIR模型,并求解模型的传播阈值;以2023年中国机场网络为例,将全部机场划分为5类,并用改进的SIR模型仿真不同初始条件下机场的航班延误传播。结果表明:改进的SIR模型在仿真延误传播时更具适用性;机场的综合重要度越高,延误传播范围越广、速度越快、恢复周期越长;当多个机场的航班发生延误时,E类机场的延误传播能力明显提升;机场网络拓扑结构对延误传播具有抑制性,延误难以波及全部机场。改进的SIR模型展现了机场重要度对延误传播的差异化影响,为航班延误管理策略的制定提供了参考。展开更多
文摘针对现有易感染者-已感染者-已恢复者(susceptible-infected-recovered,SIR)模型未考虑机场网络的拓扑结构对航班延误传播影响的问题,基于复杂网络理论计算机场网络的拓扑特征指标,利用熵权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法评估各个机场的综合重要度,将全部机场分为若干个类,据此建立不同类别机场航班延误传播的改进SIR模型,并求解模型的传播阈值;以2023年中国机场网络为例,将全部机场划分为5类,并用改进的SIR模型仿真不同初始条件下机场的航班延误传播。结果表明:改进的SIR模型在仿真延误传播时更具适用性;机场的综合重要度越高,延误传播范围越广、速度越快、恢复周期越长;当多个机场的航班发生延误时,E类机场的延误传播能力明显提升;机场网络拓扑结构对延误传播具有抑制性,延误难以波及全部机场。改进的SIR模型展现了机场重要度对延误传播的差异化影响,为航班延误管理策略的制定提供了参考。
