kaggle 2015年航班延误数据集-flights.csv

基于OV模型的典型交通流跟驰模型MATLAB程序,可通过调节灵敏度、车头间距等参数改变仿真条件,可为学习最有速度模型的初学者提供一定的帮助

各个飞机由于其飞行情况，乘坐旅客类型，重要程度，旅客对航班延误的耐受度的不同，从而对航班延误的敏感性不同。即有一些航班非常重要，一旦延误一点时间就会造成巨大损失，有一些航班则不那么重要，就算延误一点时间也无伤大雅。由于现有的飞行空间有限，可以通过调整各个航班飞机的起飞次序可以使得航班延误造成的损失（时间和经济）最少。很显然这是可以通过数学上的最优化模型来进行优化，而这种优化很大程度上是对航班起飞计划的优化而很少对硬件设施进行优化，所以花费的成本较低，但产生的效果较好（运输延误和起飞延误的权重相差不大）。所以我们主要考虑对流量控制进行优化。