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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
被引量：
12
1
作者
杨秀云
王军
何建宝
《统计与信息论坛》
CSSCI
2014年第4期88-95,共8页
通过对航班运行流程闭环不同阶段的分解分析,识别出航班延误的关键原因包括流量控制、军事活动、天气等不可控因素和安检、旅客、机械故障、机场、公共安全等可控因素。运用数理推导和实证分析,验证了飞机起飞到达服从泊松分布,航班延...
通过对航班运行流程闭环不同阶段的分解分析,识别出航班延误的关键原因包括流量控制、军事活动、天气等不可控因素和安检、旅客、机械故障、机场、公共安全等可控因素。运用数理推导和实证分析,验证了飞机起飞到达服从泊松分布,航班延误符合指数分布。通过构建航班延误总动态排队模型,并基于典型机场数据的模拟仿真分析,证明各因素引发的航班延误频率高低及其影响程度并非完全一一对应。航空公司因素发生频率最高、影响最大;流量控制发生频率较高、影响大;天气因素发生频率较高、影响较大;军事活动发生频率一般,但影响大;机械故障频率较低、影响较大;机场因素频率较低、影响较小。
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关键词
航班延误
泊松分布
指数分布
排队模型
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题名
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
被引量：
12
1
作者
杨秀云
王军
何建宝
机构
西安
交通大学经济与金融
学院
西安财经学院高等职业技术学院
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
2014年第4期88-95,共8页
基金
教育部人文社会科学规划项目<我国航班延误的决定因素及治理补救机制研究>(11YJA790183)
教育部新世纪优秀人才支持计划<航班延误的服务补救质量动态优化研究>(NCET120459)
文摘
通过对航班运行流程闭环不同阶段的分解分析,识别出航班延误的关键原因包括流量控制、军事活动、天气等不可控因素和安检、旅客、机械故障、机场、公共安全等可控因素。运用数理推导和实证分析,验证了飞机起飞到达服从泊松分布,航班延误符合指数分布。通过构建航班延误总动态排队模型,并基于典型机场数据的模拟仿真分析,证明各因素引发的航班延误频率高低及其影响程度并非完全一一对应。航空公司因素发生频率最高、影响最大;流量控制发生频率较高、影响大;天气因素发生频率较高、影响较大;军事活动发生频率一般,但影响大;机械故障频率较低、影响较大;机场因素频率较低、影响较小。
关键词
航班延误
泊松分布
指数分布
排队模型
Keywords
flight delay
Poisson distribution
exponential distribution
queuing model
分类号
F560.6 [经济管理—产业经济]
F224.34 [经济管理—国民经济]
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被引量
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1
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
杨秀云
王军
何建宝
《统计与信息论坛》
CSSCI
2014
12
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统计分析
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