《航班延误经济补偿指导意见》的法律分析

为减少航班延误,维护旅客的利益,我国民航总局于2004年6月发布了《航班延误经济补偿指导意见》(以下简称《指导意见》)。该《指导意见》不具有法律约束力,内容简单、概念模糊,缺乏可操作性,并且言辞闪烁,宗旨不明,激发了旅客的不满情绪,反而加剧了航空公司与旅客的矛盾、冲突,甚至出现了大量的霸机、占机行为,严重干扰了民航运输的正常秩序。建议出台一部法律规范以减少航班延误,解决航班延误纠纷。航班延误问题是一个多角度、多层次的问题,这不仅仅有赖于有效力的法律规范,也有赖于航空公司服务质量的提升,也应加强有关延误概念、原因的宣传、教育,促进航空公司与旅客沟通,这样才能减少延误、和谐民航运输关系,促进民航运输业的发展。     

基于航班延误下旅客突发群体事件处理问题研究

目前我国航空运行中航班延误现象频发，这与天气状况、运输承戴力、空中管制等因素相关。普遍的航班延误现象也菇生众多的群体突发事件，主要表现为旅客与机场工作人员等发生的冲突或做出不理智的破坏行为，这极大干扰了民航工作的安全顺利进行和社会的和谐发展。谈文分析了当前民般部门处理航班延误引发的旅客突发群体事件中存在问题的基础上，提出了相应的有效对策，以期达到妥善处置航班延误引发旅客群体性事件，促进我国民航业的和谐发展的目的。     

浅析民航中断原因及影响与后备机组模型的建立

经济突飞猛进的社会对交通系统提出了严峻的考验,从地面交通到空中交通无一不面临着运量承载能力与实际运量需求的矛盾.而航班延误由于其高成本的特性往往要求其反应时间更快,运营效率更高,同时又要保证航空公司的利润,因此近年来,越来越多的目光投向了如何及时应对航班延误这一问题上.本文通过研究引起航班中断的因素和航班中断产生的蝴蝶效应,展现了民航中断因素产生的不确定性、难预测性及其影响的易扩大性,试图用增添"备用机组"的方法完善民航应对中断的反应机制,意在提高民航运营效率,降低中断影响的基础上,压低航空公司的运营成本.     

离港航班延误时间预测方法

在如今的民航运行体系里,航班延误已经成了机场和航空公司为了提高效率与控制成本的主要研究目标。为了构建更准确的离港航班延误时间预测模型,首先分析了导致离港航班延误发生的主要因素,并利用皮尔逊相关度系数对各因素进行相关性分析。其次基于基本BP(back propagation)神经网络算法,构建离港航班延误时间预测模型,并进行优化;然后采用自动编码器(AutoEncoder)对BP算法进行改进;接着构建了基于支持向量机(support vector machine, SVM)的预测模型并与优化后的BP模型进行对比;最后基于上海浦东机场实际历史航班数据进行仿真检验,验证了本文优化模型的准确性和高效性。     

论航空公司航班延误的法律责任

航空运输已成为国际贸易中的重要运输方式,实践中,由于航空运输的运输延误在所难免。但对于航空公司航班延误的法律责任问题国际上却规定各异,这主要是因为各国对航班延误的法律理解不完全一致,由此带来的是对航班延误的法律责任规定不完全一致。在航空运输国际化的今天,对航班延误的法律含义进行澄清并明晰航空公司航班延误的法律责任有利于完善航空运输立法,推动航空运输国际化的有序发展。     

基于贝叶斯网络的机场航班延误因素分析

中国民航业近年来快速发展,航班量增多、航班密度逐步加大,许多资源配置的矛盾也日益凸显出来。机场大面积航班延误难以避免。针对上述问题,在航班延误波及分析的基础上,建立机场航班延误的贝叶斯网络分析模型。通过机场航班数据网络学习和测试,得到了不同因素对机场航班延误的影响程度、不同时间段的延误情况,为机场当局解决大面积航班延误提供决策依据。     

考虑航路网络结构的离场航班延误预测模型

针对离场航班延误预测缺少对航路网络结构因素的考虑，以及传统多分类预测难以满足高精度的需求，本文提出了一种考虑航路网络结构的离场航班延误预测模型。首先，根据离场航班所在终端区的航路网络结构，提出了航路拥挤指标，即航路流量、航路拥挤度和航路网络拥挤度，从航路网络和网络结构2个维度量化分析了拥挤特征，构造了航路拥挤数据集；然后，基于深度神经网络（deep neural network，DNN），构建了考虑航路网络结构的离场航班延误预测模型；最后，分析各类别延误样本比例，调整焦点损失函数的平衡因子以及各模型参数，进行了不同损失函数、不同数据集和不同模型参数的对比实验。结果表明：调整平衡因子后，模型预测准确率提高了2.3个百分点，融入航路拥挤数据集后，准确率继续提高了1.52个百分点，并且最终达到93.47%。可见，本文所提模型能够对离场航班延误作出有效准确判断，为民航相关单位提供决策参考。     

基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测

针对离港航班延误预测问题,利用深度神经网络模型,结合时效航班信息数据和时效气象数据,提出了一种基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测模型。利用真实数据开展数值试验,结果表明了所构建的延误预测模型可以在较短时间内获得较高的航班延误预测精度,并且具有较大的航班延误预测时效;同时随着延误时间阈值的增加,预测精度不断提高,损失值不断降低;尤其以60分钟为阈值时,模型的预测精度可以达到91.26%,说明了模型的有效性。     

航班延误的探讨

因为在苍台工作,所以和机场与飞行相关的事情接触此较多,近些年随着航班的大幅度增长的同时,航班延误的的比例也在增加,由于刚开始大多数旅客对航空运输的知识匮乏,所以在有些机场当航班延误时,给旅客最多的解释就是“由于空管原因和流量控制,你所来坐的航班延误,敬请谅解”。旅客听到后都会很无奈的说为什么总是空管。难道空中交通管制员是遣成航班延误的主要原因是吗？该文将从一名普通管制员的角度来为你解开造成航班延误的真正原因。为你以后搭乘航班出行,如果遇到航班延误,能多一分理解与宽容,同时也为航班延误的后续服务与如何提高航班正点率提出一点小小的建议。     

我国航班延误的法律问题探究

航班延误是世界性的难题,也是我国航空领域的热点问题。随着我国民航业的高速发展,航班延误问题也日渐突出。本文在分析国际、国内相关航空立法的基础上,就我国在航班延误方面的相关法律问题进行了探究并提出了自己的观点和看法。     

基于灰色聚类的大面积航班延误的延误程度评估

为准确评估大面积航班延误的延误程度,分析了空中交通网络中大面积航班延误的形成过程,在分析人、机、环、管等影响大面积航班延误程度的因素的基础上,选取能表征大面积航班延误程度的节点、航线、到达关联节点指标.基于空中交通网络流系统建立了大面积航班延误程度评估的指标体系.利用层次分析法和熵理论方法,组合赋权确定各指标权重.建立了评估大面积航班延误程度的灰色综合聚类评估模型.选取2019年某发生大面积航班延误的空域进行航班延误程度评估.算例分析结果表明:运用该模型所评估的发生大面积航班延误的空域的延误程度与实际情况相符.     

离场航班多目标优化排序研究

为缓解大面积、长时间的离场航班延误现状,研究了多目标离场航班优化排序问题,考虑连续航班对离场航班影响,建立了具有多个目标函数的混合整数规划模型,并基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,设计了一种带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型.选取上海浦东机场3 h内离场航班进行仿真验证,并将仿真结果与其他算法优化方案比较,与FCFS策略相比,航班总延误降低了20. 1%,延误架次减少了20.较单一目标优化,该算法具有保持多个目标函数优异性的特点,且115架航班优化时间仅为302 s,能够较好的满足实际运行效率需求.所提方法能够有效解决离场航班多目标优化排序问题.     

基于航空公司的航班计划优化与延误预测

随着中国民航业的快速发展,航班延误情况一直较为严重.建立了航班计划优化模型,将软备份运力分配在飞行时间和过站时间中,提高了航班的正常率、起飞的准点率和航班串的鲁棒性;为了进一步提高航班的正常率,追踪航班串中各航班的过站机场和离场时间,用加权马尔科夫链预测处在该时间段的过站机场的延误状态,并针对不同的延误状态作出相应的延误预警,提高了航班运营的可靠性.     

基于航班延误的飞机和乘客恢复模型

航班发生延误时,需要采取有效恢复措施降低航空公司的经济和信誉损失.本文利用现有飞机资源,对飞机和乘客进行合理的调度安排问题建立了飞机和乘客恢复混合整数规划模型.模型考虑了乘客的航班取消成本、航班延误成本、座舱降级成本、飞机的非正常降落位置的惩罚成本及飞机飞行成本等,以使航班恢复成本最小化为目标.对航班恢复成本进行细分,更接近航空公司在进行航班恢复时的实际情况.使用法国某航空公司真实航班数据作为算例,以验证模型的有效性和实用性.算例显示优化模型相对于航班取消方案和航班顺延方案分别使恢复成本降低了21.05%和21.46%.因此,模型能有效地解决航班航空公司飞机和乘客恢复问题,提高航空公司竞争力.     

基于SEIR模型的大面积航班延误传播

为研究大面积航班延误在机场间传播的规律,通过构建空中交通网络,并基于SEIR(susceptible-explored-infected-recovered)模型的基本思想,分析大面积航班延误发生时节点状态的变化规律,建立大面积航班延误传播模型,并进一步讨论模型中各个参数变化对航班延误传播的影响。算例分析表明,建立的模型可以用来描述大面积航班延误传播特性。     

基于AGA的地面等待问题建模及优化

考虑飞机延误成本差异以及有续航任务航班对延误时间的要求,建立了一种地面等待问题优化模型,以降低航班延误费用以及续航航班延误时间,实现多目标优化。采用自适应遗传算法对问题模型进行求解,通过对典型算例的计算,进一步说明了算法和模型的有效性。     

终端区航空器排序方法研究

终端区空中交通流量瓶颈问题需要采用动态解决方案,文章应用A*启发式算法处理航班排序优化问题,在考虑航班最小安全间隔的基础上,尝试寻找最小最有进场航班序列,使航班总延误和平均延误最小。     

基于复杂网络的多机场航班延误传播分析

为了研究多机场间航班延误的传播机理,将机场作为节点,航线作为边构成复杂网络。通过分析传染病传播过程与机场间航班延误传播过程的相似性,借鉴经典传染病传播模型(SIR)的思想,并考虑不同机场间延误传播的差异,提出机场重要度的概念,构建了多机场航班延误传播模型。对多机场航班延误传播过程的仿真结果表明:在多机场网络中,初始延误机场不同以及机场重要度不同,延误传播效果不同,但延误传播规律保持不变。对网络中重要机场进行相应管控会使发生延误的机场数量峰值下降,且按照介数值确定需进行管控的重要机场,网络中发生延误机场数量峰值下降率最大。可见,该模型可以客观反映多机场间航班延误传播的动态过程和变化规律,并可为延误的预防和恢复提供理论依据。     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复研究

为了降低航班延误对旅客满意度的严重不良影响,提高航班延误恢复调度的公平性,将群体情绪模拟引入旅客满意度表征函数,并考虑航空公司公平性约束,构建了机场终端区航班计划恢复模型,运用模拟退火算法对机场航班实例进行仿真求解。与经典FCFS策略对比,所提方法在保证航空公司公平性在可接受水平之内的前提下,使旅客满意度衰减程度下降了41.58%,有效优化了机场运行服务质量。     

航班地面等待问题建模及优化

首先建立了一种单机场地面等待问题的事件驱动优化模型,该模型综合考虑了航班的延误成本差异、最大延误时限以及尾流间隔等其他多种因素;然后提出了一种改进的自适应遗传算法对该模型进行求解,该算法对传统适应度函数形式和初始群体的产生加以改进,并针对问题特征定义了交叉算子.通过对多组算例进行仿真验证,实验结果表明,本文的模型与算法对降低延误成本以及控制航班最长延误时间取得了明显的优化效果.