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。     

基于易感者-染病者-易感者的时变机场网络延误传播模型

为宏观角度分析机场网络延误传播机理,基于复杂网络易感者-染病者-易感者(susceptible-infective-susceptible, SIS)传染病模型建立了延误传播模型。从机场网络延误传播的时变性和与SIS传染病模型的相似性入手,以机场为节点,定义了其在机场网络延误传播过程里存在的不同状态,依据节点状态间的转变机理,建立机场网络延误传播动力学模型,并根据航班时刻规划航班流运输路径。以全国153个机场为例,采集航班延误数据,进行模型仿真并分析实验参数。结果表明:机场网络延误节点的延误影响范围有限,且网络对延误的传播能力具有一定的抑制性,很少出现全网的崩溃现象;该模型具有有效性和实用性,可以较好地仿真实际延误的传播过程。     

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。     

多元受限地面等待策略建模与分析

为了缓解航班大批量延误问题,综合考虑了恶劣天气下对航路扇区容量和目的机场容量约束,建立了以最小化延误总成本的多机场地面等待策略模型,并对航班延误成本进行了系统的研究分析,着重考虑了延误对航空公司的经济影响,指出延误成本与延误时间的指数型增长关系和连程航班的延误累积效应.利用CPLEX优化软件对多机场地面等待模型进行精确求解,根据目的机场接收率的动态变化以及不同航班单位时间延迟费用的不同,对航班的地面延误时间优化.仿真验证了其可行性,算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解.     

大面积航班延误下空中交通网络流系统的拥堵识别

近些年来,大面积航班延误问题已经成为空中交通流量管理部门的难题之一。为了从宏观上描述发生大面积航班延误时的交通状态,提出了空中交通网络流系统的拥堵定义,并对其拥堵程度进行识别和划分。首先从空中交通网络流系统的要素航线和机场的航班运行角度出发,建立了拥堵识别指标体系。其次,根据历史统计数据和熵值法计算权值,并基于模糊综合评价法建立了拥堵程度识别模型。最后,结合实例验证,表明该模型能真实的反映空中交通网络流系统的拥堵状况。     

基于物元二次可拓多机场起飞延误关联性分析及预测

为及时掌控多个机场之间的航班延误程度,研究物元可拓方法在机场航班起飞延误关联性中的应用。通过建立分时段航班起飞延误的物元模型,运用物元可拓方法,对多个机场的航班起飞延误情况进行分析。根据机场间航班起飞延误的关联度计算结果,选取关联性较大的机场,对目标机场的航班起飞延误程度进行预测;并通过实例验证了该方法的可行性。算例表明:所提出的方法能够有效地分析多个机场航班起飞延误之间的关系,并能够对起飞延误的发生起到预警作用。     

基于多机场终端区交通态势的航班延误预测

为了针对性地制定后续优化措施,以降低多机场终端区内航班延误所带来的不利影响,并提高多机场系统内各机场的运营效率,进行多机场终端区航班延误的预测研究。首先,考虑多机场终端区交通态势对航班延误的影响,在对多机场终端区交通态势进行分析的基础上,建立了6个描述终端区交通态势的指标。接着,构建反向传播（back propagation,BP）神经网络航班延误预测模型,将终端区交通态势指标、航班信息和天气环境数据等作为输入,航班延误时间作为输出,并利用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）优化BP神经网络进行训练。通过实例验证和分析,基于多机场终端区交通态势的航班延误预测能够有效提高预测准确率,同时,通过粒子群优化BP神经网络的预测模型预测准确率均高于一般的考虑交通态势的BP和遗传算法优化的BP神经网络模型（genetic algorithm and back propagation,GA-BP）。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划

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。     

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。     

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。     

互联网IP级拓扑瓶颈时延的研究分析

采用CAIDA提供的海量数据样本，主要针对网络中的瓶颈时延行为特征进行分析.首先针对路径中的关键时延进行统计分析，发现超过80%的路径中产生了瓶颈时延，进一步对瓶颈时延量化分析得出，由于瓶颈时延的存在导致网络直径相差不大的路径，其网络时延相差悬殊；接着将网络时延和瓶颈时延两端的IP地址在地理位置上的分布特征进行统计，发现二者的地理分布特征有较大差别；最后研究分析了产生瓶颈时延的原因，得出在远距离范围内，传播时延是导致瓶颈时延最重要的因素，而在近距离范围内，排队时延是导致瓶颈时延最重要的因素.     

零日病毒时滞传播模型及稳定性分析

考虑感染时滞因素对零日病毒传播的影响,研究平台动态防御背景下零日病毒时滞传播模型及其稳定性。首先,分析了时滞因素对零日病毒传播的影响,引入平台动态防御模式,建立了零日病毒时滞传播SIZRO模型;其次,根据Lyapunov稳定性判据,给出了系统平衡点的局部稳定性证明,分析了基本再生数R0及其对零日病毒传播的影响。最后,将SIZDR模型与SIZRO模型中感染节点数量进行比对,证明利用平台动态防御解决零日病毒传播问题的可行性。理论分析与仿真结果表明,所提模型能客观反映零日病毒时滞传播及免疫规律,平台动态防御可有效提升系统对零日病毒的防御效果。     

高速铁路网络复杂特性及其传播动力学研究

结合高速铁路网络的拓扑结构分析,建立了基于传播动力学理论的模型,研究突发事件在网络上的传播扩散规律及其传播过程.运用复杂网络理论分别构建了我国高速铁路物理网络和运输网络两个网络模型,并计算复杂网络条件下的相关统计特性指标,从而判断高速铁路网络的类别和性质;同时基于高铁网络性质,建立了突发事件下列车晚点在网络上的传播动力学模型,分析不同参数取值情况下的晚点传播扩散过程,并提出控制突发事件下列车晚点在网络中传播蔓延的措施和策略.     

投资者情绪与股票收益间的关系研究

在构建投资者情绪指数的基础上,分别采用线性和非线性Granger因果检验对投资者情绪与股票收益间的关系进行研究,并进一步研究不同市态下两者间的关系.研究结果表明,在全样本下,投资者情绪与股票收益间存在单向的线性因果关系和显著的双向非线性因果关系,表明使用非线性Granger因果检验的方法,能够更全面地了解中国投资者情绪与股票收益间的关系;在牛市和熊市状态下,投资者情绪与股票收益间的非线性因果关系并不一致,这与中国股票市场的实际情况是相符合的,说明中国股票市场中存在大量的非理性情绪.     

基于射线追踪的微蜂窝环境内组合位置无线信号特性研究

为了提高频谱利用率及减少传播过程的能量衰减,建立高效的信号传播模型来预测传播路径和接收处信号强度有着重要意义。针对微蜂窝环境,提出入射及反弹射线法建立二维射线追踪模型,并基于此分析该环境下不同发射-接收机组合的信号传播特性。结果表明不同组合的距离和微蜂窝环境共同影响信号传播路径数量。距离接近并且拥有较好的反射环境的组合的传播路径数量更多,信号损失更少。本研究能够为微蜂窝环境下的网络规划建设提供指导。     

基于半分析声线模型计算顺风环境对大气声传遍的影响

本文建立了顺风条件下大气声传播的声线半分析模型,等效声速为对数声速剖面。本模型采用分析迭代的方法,通过积分得到声线轨迹的解析解,并对声线进行分组,每组都由四条声线组成,从而计算出远场声压的超额衰减。较其他方法而言,该模型计算时间较短,最终得到了考虑地面反射和大气折射影响的超额衰减频率响应曲线。