机场容量不确定时的不正常航班恢复问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究现状综述 | 第14-19页 |
| 1.3.1 不正常航班的恢复 | 第14-16页 |
| 1.3.2 机场容量评估 | 第16-17页 |
| 1.3.3 不确定优化方法研究 | 第17-19页 |
| 1.4 研究内容和方法 | 第19-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第20页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第20-21页 |
| 1.5 论文结构 | 第21-23页 |
| 第二章 机场容量预测问题研究 | 第23-35页 |
| 2.1 机场容量定义 | 第23-25页 |
| 2.2 机场容量对航班运行的影响 | 第25-26页 |
| 2.3 影响机场容量的因素分析 | 第26-31页 |
| 2.3.1 数据指标定义 | 第26-28页 |
| 2.3.2 因素分析 | 第28-31页 |
| 2.4 机场容量预测模型 | 第31-34页 |
| 2.4.1 支持向量机技术 | 第31-32页 |
| 2.4.2 基于支持向量回归的机场容量预测模型 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 随机因素下的过站时间估计问题 | 第35-49页 |
| 3.1 过站时间定义 | 第35-38页 |
| 3.1.1 过站时间计算方法 | 第35页 |
| 3.1.2 数据来源 | 第35-38页 |
| 3.2 过站时间影响因素 | 第38-41页 |
| 3.2.1 机场容量 | 第38页 |
| 3.2.2 地面保障 | 第38-39页 |
| 3.2.3 波及延误 | 第39页 |
| 3.2.4 数据处理 | 第39-40页 |
| 3.2.5 影响因素的独立性检验 | 第40-41页 |
| 3.3 航班过站时间动态估计模型 | 第41-48页 |
| 3.3.1 贝叶斯网络技术 | 第41-44页 |
| 3.3.2 基于贝叶斯网络的航班过站时间动态估计 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 机场随机因素下的航班恢复问题 | 第49-65页 |
| 4.1 航班恢复问题描述 | 第49-50页 |
| 4.2 航班恢复策略 | 第50-52页 |
| 4.2.1 滚动时间窗 | 第50-51页 |
| 4.2.2 协同决策系统 | 第51-52页 |
| 4.3 随机因素下的航班恢复模型 | 第52-58页 |
| 4.3.1 模型建立 | 第52-55页 |
| 4.3.2 算法步骤 | 第55-58页 |
| 4.4 算例测试与研究 | 第58-64页 |
| 4.4.1 算例测试 | 第58-62页 |
| 4.4.2 算例研究 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 本文的主要创新点 | 第65-66页 |
| 5.3 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |
