基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复

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。     

基于满意度的航班延误群体性事件处置策略

为研究航班延误引发的旅客群体性事件的处置策略,本文建立旅客满意度动力学模型与延误服务价值评估模型,设计交互式问卷刻画不同种类旅客的服务效果调节因子,并设计实验定量模拟各类旅客群体在面对不同处置措施组合时的满意度变化,分析各项延误服务的价值,确定不同延误时间内航空公司与机场的最佳处置策略组合,实现了该模型从理论到实际的映射。仿真结果表明,随延误时间的增加,不同处置策略会带来不同控制效果,因此合理的处置策略能够有效提高旅客满意度,防控旅客群体性事件。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划研究

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

考虑离场航班公平性的航班恢复优化模型

为研究考虑航空公司航班公平性的离场航班恢复问题,首先,根据某机场历史数据,研究了不确定因素对机场容量的影响,并通过贝叶斯网络得到天气等不确定因素对航班恢复过程中过站时间的影响。其次,在考虑航班优先级的基础上,构建以最小化总延误时间和基于基尼系数确定的航空公司公平性的多目标航班恢复调度模型,并且将不确定性因素对机场容量和过站时间的扰动加入到模型中。最后,运用NSGA-Ⅱ算法对国内某机场的航班数据进行算例分析,与先到先服务方法进行对比。结果表明,总延误时间降低了37.2%,航空公司公平性由0.440提升至0.202,所建模型对扰动的吸收性能较好,验证了模型和算法的可行性。     

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。     

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。     

基于空铁联运的延误旅客行程恢复方法

为了在航班延误后给旅客提供更灵活的恢复方案,满足其对准点率愈加严格的要求,从联运网络的角度出发,对空铁联运恢复旅客行程的方法进行研究。首先将航线网络与高铁网络耦合,构建空铁联运时空拓扑网络;在此基础上以直接经济损失与旅客主观损失之和最小为目标建立旅客行程恢复模型,并依托联运网络设计旅客行程搜索算法;设置算例与传统恢复方案进行对比。结果表明：求解算法能够实现可行行程的高效搜索,提出的恢复方法能够兼顾航空公司与旅客利益,同时降低双方的延误损失。     

基于神经网络的铁路旅客满意度研究

针对铁路客运的现状,通过分析影响铁路旅客满意度的主要因素,确定铁路旅客满意度的评价指标体系,并利用神经网络技术,设计了一个基于神经网络的铁路旅客满意度评价模型,结合铁路旅客问卷调查结果,对目前铁路旅客满意度水平进行了综合评价,对提高铁路旅客满意度,进一步完善铁路客运工作具有一定的借鉴意义。     

机场航班延误优化模型

针对空中交通日益严重的航班延误,给出了一种机场航班延误优化模型.模型将机场的到达和出发视为密切相关的两个过程,考虑了具有连续航程的航班(到达和出发均由同一架飞机在当天顺序执行)及其到达和出发过程之间的相互影响.模型还充分考虑了机场容量、需求以及天气等因素的动态特性,在达到和出发过程之间实现流量分配的协同决策.在机场延误不可避免的情况下,该模型可以为管制员提供未来一段时间内的流量分配优化方案,尽量降低延误的后续影响.最后,结合中国某国际机场的实际数据,利用遗传算法对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

基于命中的机场航班中转衔接性优化

为解决目前国内机场中转衔接效率不高的问题,通过分析影响机场航班中转衔接性的因素,基于航班波的理论定义命中的概念及其计算方法,构建了以枢纽一日中转衔接命中数最大化为目标,同时考虑时间约束、绕航约束和跑道容量约束的时刻调整模型。设计自适应模拟退火遗传算法对模型进行求解,在自适应遗传算法中引入模拟退火的思想提高算法的全局搜索能力和收敛速度,并与传统遗传算法和模拟退火算法进行对比。对首都机场一日起降航班数据进行实证分析,分别求解出3种时间窗调整时长下的最优命中数,并迭代出相应的航班时刻表。结果表明,改进算法能在更短时间内获得较高质量的近优解,优化后的航班时刻呈现出明显的波形结构,机场的中转衔接性能得到了有效提升。     

基于满意度的铁路旅客乘车选择行为研究

针对铁路旅客运输的特点,分析旅客乘车选择行为的影响因素,建立旅客出行满意度指标体系,依据旅客的出行目的划分旅客群,在旅客出行满意度问卷调查的基础上,运用熵权法计算了旅客乘车选择行为满意度指标的权重;采用模糊综合评价方法,得到了各类旅客对不同种类列车的满意度等级参数评价结果;分析了各类旅客对不同种类列车选择的偏好,结果可为铁路运输计划的科学规划和客运产品的合理设计提供参考依据.     

教学服务公平性对教学质量、教学满意度的影响研究——基于广州市五所高校的实证分析

基于对中山大学、华南理工大学、华南师范大学、华南农业大学、广州大学五所高校的往届毕业生进行问卷调查,探究高等教育中的教学服务公平性对教学质量、教学满意度的影响。分析结果表明教学服务公平性（包括交往公平性、程序公平性、结果公平性和信息公平性）对教学质量、教学满意度有显著影响,其中,程序公平性对学生感知中的教学质量以及教学满意度的影响最大。同时,不同专业的毕业生在教学质量评价以及教学满意度方面存在显著差异,而月平均收入在3 500元~4 000元的毕业生对母校教学质量评价和教学满意度都较高。     

铁路旅客满意度模糊测评方法研究

通过对部分铁路站、车客运服务质量及监督管理工作现状的实际调查,提出了区分旅客群体的思想及方法,采用AHP方法和专家调查法分析了各项指标的相互关系,通过建立综合模糊评价模型,确定服务指标的权重计算方法和铁路旅客满意度等级评判方法.     

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.     

基于结构方程模型的定制公交乘客满意度分析

为解决乘客对定制公交满意度缺乏定量描述方法的问题,基于美国顾客满意度指数模型(ACSI),以感知质量、感知价值等6个核心潜变量描述乘客对定制公交的使用感受,构建定制公交乘客满意度模型,并利用结构方程模型对各潜变量与定制公交满意度之间的影响关系进行定量分析。通过问卷调查的形式探究了重庆市中小学生定制公交乘客满意度的影响因素,结果表明：乘客期望(-0.34)对乘客满意度具有负向直接影响,其余变量对乘客满意度均为正向影响,其中感知质量(0.83)、感知价值(0.42)对乘客满意度的影响最为显著;乘客满意度对乘客忠诚存在直接影响关系,直接影响效应值为0.56,说明乘客满意度越高,继续使用或推荐他人使用定制公交的意愿就越强烈。     

基于时空资源的铁路客运站到发线运用调整

从离散化的到发线时空资源的微观描述出发,研究列车加权总晚点时间与到发线使用费用之和最小为优化目标的客运站到发线运用方案调整方法,以保证列车运行安全、满足列车在站到发作业要求为约束条件,建立了求解客运站到发线运用方案调整问题的线性0-1规划模型,并设计了求解模型的遗传模拟退火算法,以快速得到问题的满意解.同时,以某一客运站为例对模型和算法进行验证,结果表明,该模型较好地描述了实际问题,并能在较短时间内获得满意解,实现了客运站到发线运用的实时调整,并为列车调度员随后的列车运行调整工作提供依据.     

基于排队网络模型的机场航班延误预测

机场航班量不断增长,必然会带来机场高峰时段延误水平的增加。因此机场延误水平的科学预测对确保机场运行效率具有重要意义。论文首先根据航空器运行特性建立机场排队网络模型;然后利用Lempel-Ziv算法计算不同时间尺度的航班时间序列复杂度,确定刻画航班延误的小时间尺度,由此确定排队网络模型参数,并用实例进行验证;最后运用AirTop仿真软件以全天平均延误、高峰小时平均延误作为关键指标,仿真得出机场延误水平变化趋势。通过将仿真数据与计算结果进行对比分析发现,机场排队网络模型能够较好的反应真实情况下的机场延误水平;而选用小时间尺度15 min进行机场排队网络模型参数计算,结果更贴近真实机场延误水平。