航空网络延误预测及延误消解特性研究

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致谢

1 引言

1.1 研究背景和意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 航空网络

1.2.2 航班延误预测研究

1.2.3 航班延误传播研究

1.2.4 研究现状小结

1.3 论文主要工作及结构安排

1.3.1 论文主要工作

1.3.2 论文结构安排

2 数据及理论方法

2.1 数据

2.1.1 航班延误数据

2.1.2 天气数据

2.2 复杂网络理论基础

2.2.1 复杂网络的概念

2.2.2 拓扑指标计算

2.3 K-modes聚类算法

2.3.1 原理

2.3.2 方法步骤

2.4 LSTM神经网络

2.4.1 遗忘门

2.4.2 输入门

2.4.3 输出门

2.5 随机森林算法

2.6 本章小结

3 航空网络拓扑结构及离港延误特征

3.1 航空网络拓扑结构特征

3.1.1 航空网络的构造

3.1.2 航空网络的拓扑指标计算

3.2 延误传播的可能范围

3.3 航空网络离港延误状态

3.3.1 边的离港延误状态

3.3.2 航空网络离港延误状态

3.4 本章小结

4 航空网络离港延误预测

4.1 相关概念

4.1.1 航班离港延误和航班到港延误

4.1.2 边和节点的离港延误和到港延误

4.2 输入变量

4.2.1 时间

4.2.2 出发点天气

4.2.3 影响最大的节点的离港延误和到港延误

4.3 离港延误预测

4.3.1 模型性能评价指标

4.3.2 预测结果

4.4 本章小结

5 不同干扰情况下的延误消解特性

5.1 相关概念

5.1.1 航班经过时间

5.1.2 航空网络非负离港延误

5.2 模型

5.2.1 模型的输入

5.2.2 模型机制

5.2.3 模型验证

5.3 不同干扰情况下的延误消解特性

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 创新点

6.3 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

独创性声明

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