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合理界定机场吸引范围,是构建坚固民航运输网络的关键环节。现有的机场吸引范围界定方法,很少考虑与其衔接的地面交通网络,以及旅客出行偏好的影响。为提高机场吸引范围的实用性,本文以城市断裂点理论为基础,对其中的重要参数予以改进。首先,以综合交通运输为背景,指出发达的公路和铁路运输网络对民用机场具有很大的竞争与促进作用,并提出以地面交通出行时间为量化标准的吸引范围界定方法。然后,为分析旅客出行偏好的行为机理,针对于与机场衔接的地面交通网络来建立离散选择模型。其次,将研究区域的机场所在城市看作是一个整体,运用专家评价法和熵权法综合确定机场的吸引规模,并通过机场吞吐量与城市对外出行总量针对机场规模进行修正。最后,通过算例验证改进模型的实际可操作性,为确定多机场系统吸引范围界定提供新的思路和方法。 相似文献
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万青 《无锡职业技术学院学报》2004,3(1):45-47
针对航空运输的可持续发展问题进行了分析 ,讨论了航空运输发展的可持续现象 ,强调建设可持续发展的航空运输必须转变思想 ,平衡航空资源、社会需求和航空运输经济利益的关系 ,避免短期行为 ;经营上保持创新的活力 ,以有限的资源支持更大的航空运输需求。 相似文献
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目前正在建设的南京航空速递物流集散中心,是中国邮政不断适应市场需求,提高服务品质,提升品牌形象,进一步促进国民经济发展,服务人民生活的一项重大战略举措。该工程的建成,将以南京为中心的“全夜航”覆盖了30个省(区,市),在200多个重点城市之间实现了速递邮件“次日递”和“次晨达”。处理中心一期工程建设竣工后,南京航空物流集散中心机队的规模将达到20架以上,年货邮吞吐量可达4万吨,成为一个现代化的速递物流邮件处理中心。集散中心项目征地1200亩,中期投资60亿,一期投资13.8亿,整个项目将与2011年完成并投入运行。 相似文献
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传统机队规划方法所形成的机队构成无法适应市场需求的波动,按照旅客需求的波动规律将航线上的时段进行分割形成时间区间,以时间区间内航线机型运行频次为决策变量,不同航线上机型的适航性限制、飞行机组的可用飞行时间、选定机型飞机的最少投放数等因素为约束条件,构造以航线机型分配的运营利润最大化为目标函数的时间区间内航线机型优化匹配模型,并结合Lagrange松弛算法求解机队规划问题.通过分析某航空公司19条航线、299个航班、6种候选机型的问题发现,该方法能够反映出航线上的机型分布特点,且形成的机队构成更能适应公司生产运营环境的变化,因此方法可行. 相似文献
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为解决计划轮档小时设定的问题,提出了基于空中飞行时间可靠性的计划轮档小时计算方法。首先给出计划轮档小时的定义和数据分析;然后将行程时间可靠性的概念引入到空中飞行时间中,提出空中飞行时间可靠性和轮档小时可靠性的概念;最后选择北京-上海虹桥同一城市对的空中飞行时间历史数据进行分析,以3分钟为时间间隔的分组高斯拟合好于5分钟时间间隔分组,其分组的概率密度函数服从高斯分布。结果表明:以65%-75%的轮档小时可靠性为目标,采用民航正常性管理中的标准地面滑出时间30分钟,根据经验值确定滑入时间4分钟,则该城市对的计划轮档小时可以设定为140-141分钟;同时,该方法可以为民航国内航班标准航段运行时间表中每个航段运行时间提供数据支持。 相似文献
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运用复杂网络方法,构建无向加权航空网络模型,在分析其拓扑结构特性的基础上,提出一种考虑节点失效和边失效的航空网络鲁棒性评价策略,评估在不同攻击策略下网络的鲁棒性.研究结果表明,中国航空网络可以归类为小世界网络,且度分布近似幂率分布,符合复杂网络基本特征.当网络中大部分节点(机场)或边(航线)随机失效时,中国航空网络仍可以保持连接,具有较强的鲁棒性,而在蓄意攻击下,少数节点或边失效就会导致网络迅速瘫痪,鲁棒性较弱,且加权节点介数和加权边介数攻击对网络的破坏力较强. 相似文献
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马航客机失联事件让人们再次高度关注航空安全问题。而事实上,近年来航空整体事故率是自数十年前开始跟踪该数据以来的最低水平。作为世界第一航空运输大国的美国商业航班事故率屡创历史新低。 相似文献
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为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素;其次对旅客及其选择偏好进行RP-SP调查,运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度;最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为三个类别:class1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置;class2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位;class3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制定座位附加服务费提供理论及决策支持。 相似文献
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为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用EEMD方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的EC值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60 min,30 min,15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,本文提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。 相似文献