贝叶斯网络在航班数据分析中的应用：减缓延误波及

"基于贝叶斯网络的数据分析用于解决航班延误链式波及问题，通过建立单机场和多机场链式航班过站时间的BN模型，旨在减小延误影响。" 在航空运输业，航班延误是一个普遍存在的问题，其原因多样，包括天气、航空公司运营、空中流量控制以及旅客因素。尤其当一架飞机在一天内执行多个航班任务时，前序航班的延误会直接影响后续航班，形成延误链式波及，对航空公司、旅客和机场运行带来负面影响。为了解决这个问题，本文引入了贝叶斯网络（Bayesian Network，简称BN）这一统计推理工具。 贝叶斯网络是一种概率图形模型，它能够表示变量之间的条件依赖关系，并通过贝叶斯定理进行概率推理。在航班延误分析中，BN模型可以捕捉各种因素（如天气、飞机状态、机场条件等）与航班过站时间之间的关系。通过建立单机场过站时间BN模型，可以评估单一机场内航班延误的影响，而多机场链式航班过站时间BN模型则考虑了不同机场间的航班连接，更全面地分析延误传播效应。 在以往的研究中，虽然已有学者对航班延误波及进行了探讨，但往往缺乏实际数据支持或未能提出有效的缓解策略。本文的独特之处在于，它结合实际航班数据，运用贝叶斯网络来分析航班延误的连锁反应。当延误发生时，通过调整飞机的过站时间，有可能减轻延误对后续航班的影响，从而优化航班调度，减少整个系统的延误。 航班延误的相关定义包括离港和进港延误的标准，以及计划和实际过站时间的计算。延误链式波及指的是一个航班的延误会导致其后续航班也出现延误，这种效应在多机场、多航班的复杂网络中尤为显著。利用贝叶斯网络，可以定量地估计这种影响，为决策者提供依据，制定更有效的航班管理和延误缓解策略。 本文通过贝叶斯网络对航班延误的分析，不仅深化了对航班延误波及理论的理解，还为实际操作中如何通过调整过站时间来减少延误提供了新的思路。这种方法的应用有助于提升航空公司的运营效率，改善旅客体验，并维护机场的安全运行秩序。