航班延误关键影响因素及航班延误预测研究的任务书.docx

航班延误关键影响因素及航班延误预测研究的任务书
一、研究背景
航班作为一种重要的交通运输方式，其延误问题一直是用户和相关方面非常关注的问题。航班延误既影响旅客出行计划和心理，又会对航空公司和机场等相关方面的经济利益造成影响。因此，对航班延误及其影响因素进行深入研究，有助于航空运输更加安全、高效、舒适地运营，进一步提升广大旅客出行体验。
二、研究目标和任务
1.研究目标
（1）深入探究航班延误的影响因素，包括但不限于天气、机场运行负荷、机组人员安排和航司管理等因素；
（2）探究不同因素对航班延误的影响程度；
（3）建立航班延误预测模型，预测航班延误情况，为航空公司和机场等相关方面提供指导性意见。
2.研究任务
（1）收集航班、天气、机场运行等相关数据，建立数据库；
（2）针对待预测的航班数据，选择合适的数据挖掘算法，建立航班延误预测模型；
（3）根据模型预测结果，分析各因素对航班延误的影响；
（4）结合模型预测结果，提出改善航班延误的建议；
（5）撰写结论报告。
三、研究内容
1.航班延误影响因素分析
（1）航班流量：包括航班起降数量、航班间隔时间等因素；
（2）天气：包括风速、降水量、气温、能见度等因素；
（3）机场运行负荷：机场组织能力、航班占用跑道时间等因素；
（4）机组人员安排：包括机组成员中的驾驶员、机长和机组人员的年限、工作经验等；
（5）航司管理：包括航班安排、机龄、维护记录等因素。
2.航班延误预测模型建立
本研究将运用先进的machinelearning算法，建立航班延误预测模型。为了提高模型的准确性和泛化能力，我们将选择合适的特征选择算法，选取对预测结果影响较大的特征进行建模和训练。
3.改善航班延误的建议
基于研究结果，我们将结合实际情况，提出相应的航班延误改善建议，帮助航空公司、机场和旅客降低延误风险，提高经济和社会效益。
四、研究方法
1.数据收集和处理
（1）获取航班、天气、机场运行等相关数据；
（2）进行数据处理和清洗，排除缺失值及异常数据；
（3）将处理后的数据存入数据库，为数据分析和建模提供支撑。
2.影响因素分析
对数据进行统计分析和可视化分析，探究航班延误的影响因素，计算各因素之间的相关性，为后续分析提供参考。
3.特征选择和建模
根据分析结果，选取对预测结果影响较大的特征，进行特征选择，并运用machinelearning算法，建立航班延误预测模型。本研究拟采用XGBoost、RandomForest等算法，提高预测模型的准确性和泛化能力。
4.模型评估和改进
对建模过程中的参数进行调整和校验，通过交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法评估模型性能，并对模型进行改良和优化，提高模型的预测准确度和稳定性。
5.结果分析和建议
根据模型预测结果，分析各因素对航班延误的影响，明确航班延误风险因素；结合实际情况，提出航班延误改善建议，为相关方面提供指导性意见。
五、研究意义
航班延误对旅客和航空公司等相关方面均有经济和社会影响，是一个值得研究的问题。本研究旨在探究航班延误的影响因素和预测模型，提高航班延误预测的准确性和精度，减少航班延误风险，对于提高航空运输的效益和效率具有实际意义和现实价值。