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基于改进贝叶斯网络结构学习的航班延误波及分析的开题报告
标题：基于改进贝叶斯网络结构学习的航班延误波及分析
背景与研究意义：
航班延误已经成为航空运输领域的一项重要问题，其不仅涉及到航空公司、机场运营商和旅客等方面的利益，还对航空运输系统中众多机构的相互作用和决策产生影响。随着数据挖掘技术的不断发展，基于数据挖掘技术的航班延误预测已成为一个研究热点，其中比较常见的方法是使用贝叶斯网络进行建模分析。但是，传统的贝叶斯网络模型较为简单，难以准确地描述航班延误的复杂因素之间的关系，因此需要改进贝叶斯网络结构，提高预测精度。
本课题研究的改进贝叶斯网络结构学习算法可以在考虑航班延误的重要因素的基础上，以航班为节点，将航班之间的关联关系交叉验证后加入到贝叶斯网络中，得到更为准确的航班延误预测模型。因此，本课题对于航空公司、机场运营商和旅客等相关行业的管理和工作人员，具有较高的参考价值和实用意义。同时，本课题还将尝试将贝叶斯网络应用于波及分析，探讨延误航班对其他航班的波及影响，为其他航班的调度和管理提供支持。
研究内容与方法：
本研究的核心内容是对航班延误情况进行预测，并分析延误造成的波及影响。具体来说，研究内容包括以下几个方面：
1.改进贝叶斯网络结构学习方法：因为传统的贝叶斯网络模型对于航班延误的复杂因素之间的关系描述不够准确，因此本课题将尝试通过交叉验证等方法进行改进，提高贝叶斯网络对航班延误预测的精度。
2.构建航班延误预测模型：基于改进的贝叶斯网络结构学习方法，本课题将建立一种能够准确预测航班延误的模型，并通过历史数据进行验证和比对。
3.波及分析：利用构建的预测模型和历史数据，本课题将研究延误航班对其他航班的波及影响，探讨延误传播规律、波及程度等问题。
4.评估结果：本课题将通过评估提出的预测模型和波及分析结果的有效性和实用性，为航空公司、机场运营商和旅客等相关行业提供参考。
本研究将采用数据挖掘和机器学习的方法来进行实现，主要包括数据预处理、特征工程、贝叶斯网络结构优化，以及模型评估和结果处理等过程。
预期成果：
本研究的主要预期成果包括如下几个方面：
1.改进的贝叶斯网络结构学习方法：设计并实现一种可靠、高效的贝叶斯网络结构优化算法，提高航班延误预测精度。
2.延误预测模型：建立一种较为准确的航班延误预测模型，并通过历史数据进行验证和比对。
3.波及分析结果：分析延误航班对其他航班的波及影响，探讨延误传播规律、波及程度等问题，为其他航班的调度和管理提供支持。
4.实用工具：将预测模型和波及分析结果整合为一款实用工具，使得航空公司、机场运营商和旅客等相关行业的管理和工作人员可以利用该工具对航班延误进行预测和波及分析。