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基于WITI的分段线性机场延误研究模型

刘欣仪,  李海峰,  霍瑛

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2018 >  36(5): 109-116
刘欣仪, 李海峰, 霍瑛. 基于WITI的分段线性机场延误研究模型[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 109-116. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.014
引用本文: 刘欣仪, 李海峰, 霍瑛. 基于WITI的分段线性机场延误研究模型[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 109-116. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.014
shu
LIU Xinyi, LI Haifeng, HUO Ying. A WITI Based Airport Delay Estimation Using Piece-wise Liner Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 109-116. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.014
Citation: LIU Xinyi, LI Haifeng, HUO Ying. A WITI Based Airport Delay Estimation Using Piece-wise Liner Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 109-116. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.014
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基于WITI的分段线性机场延误研究模型

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.014

  • 南京航空航天大学民航学院 南京211106

  • 南京航空航天大学民航学院 南京211106

  • 南京航空航天大学民航学院 南京211106

详细信息

  • 中图分类号: V351

A WITI Based Airport Delay Estimation Using Piece-wise Liner Model

    摘要
  • 摘要: 随着空中交通量的不断上升,空中交通延误已经成为一个亟待解决的问题.据统计分析发现,天气影响造成的机场延误达总延误的一半以上,所以研究空中天气与延误之间的关系具有非常重要的意义.将天气条件中的风、能见度和重要天气3个方面纳入研究范围,在天气和交通量数据分布时间较小的情况下提出了对于天气影响交通指数(WITI)计算方法的改进.利用最小二乘法对天气数据及交通量进行概率性处理,得到天气因素对于延误之间的相对权重,再对天气影响空中交通指数中的天气权重进行量化.发现延误与空中交通指数关系之间并不是呈单一线性关系发展,所以将基于最小二乘法的一元线性模型改进为分段式线性模型,即将延误数据按高低延误分类,并将分类数据分别按单一线性模型计算.通过相关性分析和配对检验证明,分段式线性模型是可靠的,其与延误的相关度达到0.790,准确性达到97.8%.

     

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  • 刊出日期:  2018-10-28

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