航班延误影响因素及改进方案

1航班延误影响因素及改进方案摘要随着我国航空运输的迅速发展，航班延误问题也日益严重。不仅影响航空的服务质量和经济效益，而且严重威胁着民航系统的安全，已经引起社会公众的高度关注。本文根据flightstats.com网站数据，对比国内民航总局发布数据，分析数据差异原因是由于国内外航班延误的定义与统计方法的不同造成的，根据2013年民航总局发布的航班正常性定义，建立模糊综合评判模型[5-6]，对国内航班延误情况进行评价。并综合考虑航班延误的影响因素，考虑各因素间波及延误，建立航班延误的动态排队模型[4]，得出各因素延误比重和影响程度。在此基础上，针对航空公司因素对航班延误的排对模型进行优化，并进一步提出优化措施。针对问题一，本文在综合考虑航空公司、机场、天气、资源限制和旅客等航班延误原因及航空公司运行控制的基础上，建立了评估航班延误水平的指标体系。利用模糊矩阵一致表，使用模糊层次物元分析法[10]，得到各因素重要程度排序。利用模糊隶属度矩阵，并结合最大隶属度原则采用加权平均法求得评价矩阵,并归一化处理后得到评价结果为一般延误。针对问题二，本文只考虑中大型机场。先对航班延误的指数分布进行了合理的数理推导，并利用MATLAB软件对选用的样本数据进行拟合，验证了飞机起飞和降落服从泊松分布，航班延误符合指数分布。在此基础上建立了航班延误的动态排队模型，然后借助于MATLAB软件对机场数据进行模拟，得出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；机场和旅客因素频率较低，影响较小。针对问题三，在模型二所得结果的基础上，对航班延误的动态排队模型进行优化[7]，主要针对航空公司因素，设定目标函数，建立优化模型，得出最优服务率。并进行模型检验与评价。关键字：航班延误；层次物元分析法；模糊综合评判；泊松分布；指数分布；排队模型2目录1问题重述...............................................................32问题分析...............................................................32.1问题一的分析......................................................32.2问题二的分析......................................................32.3问题三的分析......................................................33模型假设...............................................................34符号说明...............................................................35模型一的建立与求解....................................................55.1国内外航班正常性统计办法比较......................................55.1.1国外航班正常性统计办法......................................55.1.2国内航班正常性统计办法......................................65.1.3国内外统计方法对比.........................................65.2航班延误水平评估指标集...........................................65.3模糊综合评价模型..................................................75.3.1建立指标集................................................75.3.2确定评判集................................................75.3.3权重的确定.................................................75.3.4建立第二层模糊评判矩阵.....................................95.3.5模糊综合评价结果...........................................105.3.6结果分析..................................................106模型二的建立与求解....................................................106.1航班延误因素分类...............................................106.2航班延误的指数分布验证...........................................116.3排队模型........................................................136.4航班延误的动态排队模型..........................................146.5模型求解........................................................156.6结果分析........................................................167模型二的优化........................................................167.1优化模型建立.....................................................167.2模型检验........................................................177.4.1加强空域流量控制............................................187.4.2合理增加航线数量............................................18参考文献................................................................19附录....................................................................2031问题重述香港南华早报网根据flightstats.com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。其中包括上海浦东、上海虹桥、北京国际、杭州萧山、广州白云、深圳宝安、成都双流等机场。根据以上资料，统计国内国际航班延误数据并研究以下问题：（1）评价报道所述结论是否正确。（2）分析我国航班延误的主要原因。（3）针对我国航班现状提出有效的改进措施。2问题分析2.1问题一的分析问题一要求评论香港南华早报报道内容是否属实。首先，我们查阅题目所给网站flightstats.com和国内外其他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，根据国内航班延误定义，建立模糊综合评价模型，对国内主要航班进行航班延误评价，得出结果对flightstats.com上调查结果，给出评价。2.2问题二的分析问题二要求我们分析航班延误的主要原因。根据收集得到的数据，我们发现，导致航班延误的主要原因是航空公司，流量控制，天气，军事活动，机场和旅客等因素。为了问题分析的方便，考虑对数据进行更深层次的挖掘和处理，考虑航班延误的波及效应建立航班延误动态排队模型，运用ＭＡＴＡＢ对四个机场数据进行模拟仿真，分析得出航班延误的主要影响因素。2.3问题三的分析问题三要求提出航班延误的改进策略，本文在模型二结果的基础上，然后从航空公司入手，构造排队的优化模型，并进行模型检验与评价，最后为航班延误提供了两条建议。3模型假设模型一（1）假设所查找数据真实可靠；（2）假设航班延误趋势无重大变动；模型二（1）假设在其它情况都正常时，航班延误具有波及性；（2）假设机场采用的是双跑道混合模式；（3）假设所选用机场闭环的每个机场具有相同的特质；4符号说明符号说明4iU机场原因延误指标集.........)3,2,1(iAi判断矩阵指标ojR标准物元pjR节域物元R权重复合物元矩阵ija列元素行第中第11RjiijR关联函数物元vR专家效率矩阵iW集机场延误原因权重指标P参加评判的专家人数'P级的专家位数选择某一要素属于该等模型二符号说明A到达分布表示系统中排队对象的)(tPn率个飞机到达或离开的概时刻队伍中有在ntu平均服务率泊松分布参数1飞机起飞的泊松分布2飞机到达的泊松分布3布乘客到达机场的泊松分51U指数分布飞机起飞所用时间的负2U指数分布飞机降落所用时间的负2U间的负指数分布乘客进行安检时所耗时0L正常排队队列dL队长会导致航班延误的临界sL数排队系统中期望的顾客qL数排队队列中期望的顾客sW望的等待时间排队系统中每个顾客期qW望的等待时间排队队列中每个顾客期0D初始延误nD波及效应指标集模型三符号说明sc用间内的服务费服务一架飞机时单位时wc单位时间的损失每架飞机在系统中逗留*最优服务率5模型一的建立与求解5.1国内外航班正常性统计办法比较5.1.1国外航班正常性统计办法BTS同时统计航班的离港准点率（Departureontimeperformance）和到港准点率（Arrivalontimeperformance）。航班如果在计算机订座系统（CRS）显示的计划时间后15分钟内离（到）港，则该航班统计为离（到）港正常。这里的离（到）港时间是指航班的撤（挡）轮挡时间，不是离地（落地）时间。6美国航班正常统计范围为航班量占国内定期航班总量1%以上的14家主要航空公司，在航班量占国内定期航班总量1%以上的29个大型机场之间的定期国内航班正常情况，不包括国际航班以及其他性质的飞行。美国将航班不正常原因分为5大类：航空公司、恶劣天气、国家民航系统（NationalAviationSystem）、前班飞机晚到、公共安全。其中国家民航系统原因是指由非天气、机场运行、空中交通容量与管制等原因导致的航班不正常。公共安全原因是指在候机楼或广场进行旅客疏散、因安全问题重新登机、安检设备故障、过安检等待超过29分钟引起的航班不正常。5.1.2国内航班正常性统计办法2013年民航局开展航班延误专项治理，并在行业内发布了2013年版的航班正常统计办法。新办法的正常统计标准相比2012年变化较大，不再以航班的起飞、落地时间作为航班正常的判定标准，而是以航班的挡/撤轮档时间作为判定标准。符合以下条件之一的航班即判定为正常航班：(1)航班时刻管理部门批准的离港时间前后5分钟之内撤轮挡，且按航班运行正向进程起飞，不发生滑回、中断起飞、返航、备降等特殊情况；(2)不晚于航班时刻管理部门批准的到港时间挡轮挡。不正常原因方面，各类航班不正常原因分为天气、航空公司、航班时刻安排、军事活动、空管、机场、联检、油料、离港系统、旅客、公共安全共11大类。相比2012年版的方法，不正常原因删除了流量大类，增加了航班时刻安排大类，类别总数维持不变。新增航班时刻安排大类考虑到我国日益紧张的机场时刻资源对航班正常性的影响，总体上能够反映客观的运