航班延误的BN网络模型构建与治理研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 航班延误影响因素研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 航班延误治理研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要创新点 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论基础与概念界定 | 第20-31页 |
| 2.1 相关理论基础 | 第20-26页 |
| 2.1.1 复杂系统理论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 贝叶斯统计理论 | 第21-22页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络 | 第22-26页 |
| 2.2 相关概念界定 | 第26-31页 |
| 2.2.1 航班延误的概念界定 | 第26-28页 |
| 2.2.2 繁忙机场及其联系航线的概念界定 | 第28-30页 |
| 2.2.3 始发航班的概念界定 | 第30-31页 |
| 第三章 我国航班延误现状及影响因素分析 | 第31-41页 |
| 3.1 我国航班延误现状 | 第31-33页 |
| 3.2 航班延误直接原因分析 | 第33-37页 |
| 3.3 基于流程的航班延误影响因素分析 | 第37-41页 |
| 第四章X机场离港航班延误的贝叶斯网络模型构建 | 第41-65页 |
| 4.1 模型限定条件与前提假设 | 第41-43页 |
| 4.1.1 模型限定条件 | 第41-43页 |
| 4.1.2 变量选取与模型假设 | 第43页 |
| 4.2 DOmK2算法描述 | 第43-45页 |
| 4.3 数据处理 | 第45-49页 |
| 4.3.1 数据来源 | 第45-46页 |
| 4.3.2 离散化与分类处理 | 第46-49页 |
| 4.4 模型训练结果 | 第49-50页 |
| 4.5 后验概率分布检验 | 第50-64页 |
| 4.6 模型预测功能 | 第64-65页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络模型的航班延误治理对策分析 | 第65-76页 |
| 5.1 贝叶斯网络模型构建结果分析 | 第65-70页 |
| 5.1.1 网络结构分析 | 第65-66页 |
| 5.1.2 后验概率分布分析 | 第66-70页 |
| 5.2 航班延误治理对策建议 | 第70-76页 |
| 5.2.1 航空公司应补足自身运营的短板 | 第71页 |
| 5.2.2 推进优势资源的共享与市场化 | 第71-72页 |
| 5.2.3 合理安排执飞机型与航班串 | 第72-73页 |
| 5.2.4 强化对始发航班延误的专项整治工作 | 第73页 |
| 5.2.5 完善对航班延误处置的奖惩机制 | 第73-74页 |
| 5.2.6 完善和创新对航班延误的统计工作 | 第74-76页 |
| 第六章 结论、不足与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
