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基于贝叶斯网络的航班离港时间动态估计
基于贝叶斯网络的航班离港时间动态估计
摘要：
航班的准时起飞是机场运作的重要因素之一，准确估计航班的离港时间对于航空公司、机场管理者以及乘客都具有重要的意义。本论文基于贝叶斯网络提出了一种航班离港时间的动态估计方法，通过考虑各种参数和变量的关联关系，提高了离港时间的准确性。实证结果表明，所提出的方法能够在离港时间的估计中取得良好的效果。
1.引言
航班的起飞时间对于航空公司、乘客以及机场管理者都具有重要的意义。准时起飞能够提高航空公司的运作效率，增加乘客的舒适度，提高机场的整体效益。然而，受到各种不可控因素的影响，航班的离港时间通常存在一定的误差，因此准确估计航班的起飞时间具有重要的意义。
2.相关工作
过去的研究主要集中在通过统计模型对航班延误进行预测，然而这种方法忽略了各种参数和变量之间的关联关系。近年来，贝叶斯网络在航班动态预测中的应用逐渐受到关注。贝叶斯网络能够通过考虑各种参数的关联关系，提高航班离港时间的预测准确性。
3.方法
本论文通过贝叶斯网络构建了航班离港时间的动态估计模型。首先，收集与航班起飞时间相关的各种参数和变量，如天气、航班信息、机场状况等。然后，通过贝叶斯网络的学习算法，建立这些变量之间的关联关系。最后，通过贝叶斯推理进行航班离港时间的动态估计。
4.实证结果
本论文基于某机场的实际数据进行了实证研究。通过对比实际起飞时间和估计值，评估了所提出方法的准确性。实证结果显示，所提出的方法能够在航班离港时间的估计中取得良好的效果。
5.结论和展望
通过贝叶斯网络构建的航班离港时间动态估计模型能够提高航班起飞时间的预测准确性。然而，本论文只是初步探索了贝叶斯网络在航班预测中的应用，今后仍需要进一步的研究和改进。
关键词：贝叶斯网络；航班离港时间；动态估计；预测准确性；航空运输
Abstract:
Theon-timedepartureofflightsisoneoftheimportantfactorsinairportoperations.Accuratelyestimatingthedeparturetimeofflightsisofgreatsignificancetoairlines,airportmanagers,andpassengers.ThispaperproposesadynamicestimationmethodforthedeparturetimeofflightsbasedonBayesiannetwork.Byconsideringthecorrelationbetweenvariousparametersandvariables,theaccuracyofdeparturetimeestimationisimproved.Empiricalresultsshowthattheproposedmethodcanachievegoodresultsintheestimationofdeparturetime.
1.Introduction
Thedeparturetimeofflightsiscrucialforairlines,passengers,andairportmanagers.On-timedeparturecanimprovetheoperationalefficiencyofairlines,increasepassengercomfort,andenhancetheoverallefficiencyofairports.However,duetovariousuncontrollablefactors,theremaybedeviationsinthedeparturetimeofflights.Therefore,accurateestimationofthedeparturetimeisofgreatsignificance.
2.Relatedwork
Previousstudieshavemainlyfocusedonpredictingflightdelaysusingstatisticalmodels,whichneglectthecorrelationbetweenvariousparametersandvariables.Inrecentyears,theapplicationofBayesiannetworksinflightdynamicpredictionhasreceivedincreasingattention.Bayesiannetworkscanimprovetheaccuracyofflightdeparturetimepredictionbyconsideringthecorrelationbet