典型文献
基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术
文献摘要：
不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响.对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时间,数值结果显示,航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min.构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型,并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法,构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式,分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下,解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题.通过航空公司实际运行数据测试证明,基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效,在大规模航班恢复的情况下,可以将总延误时间减少34.2％.将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比,所提出的恢复方法能降低航班恢复代价.
文献关键词：
不正常航班;航班恢复;中转时间预测;列生成算法;恢复代价
中图分类号：
作者姓名：
何坚;果红艳;姚远;卞磊;唐红武;王殿胜
作者机构：
北京工业大学 信息学部,北京100124;中航信移动科技有限公司,北京100029
文献出处：
引用格式：
[1]何坚;果红艳;姚远;卞磊;唐红武;王殿胜-.基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术)[J].北京航空航天大学学报,2022(03):384-393
A类：
中转时间预测,恢复代价
B类：
不正常航班,航班恢复,恢复技术,班数,数据抽取,LightGBM,时间预测模型,测航,换飞,航班延误,延误时间,飞机维修,航空公司,实际运行,运行数据,数据测试,时空网络,网络算法,恢复方法,列生成算法
AB值：
0.189095
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