2025电赛基于航空大数据的航班延误预测与航线优化系统_航班数据采集_航班延误分析_航线规划_航空公司运营优化_旅客出行建议_实时航班监控_历史数据分析_机器学习预测模型_深度学习算法_大数据.zip 航空运输业作为全球交通系统的重要组成部分，近年来在大数据技术的推动下，已经实现了从传统运营方式向智能运营方式的转变。在此过程中，航班延误预测与航线优化系统成为了研究热点，它们通过分析历史数据与实时数据，不仅为航空公司提供运营优化建议，也为旅客提供了更合理的出行方案。 该系统的核心在于通过大数据技术进行航班数据的采集与处理。数据来源包括但不限于飞行器通讯寻址与报告系统(ACARS)、飞机通信寻址与报告系统(ADS-B)、飞行管理系统(FMS)和多种在线数据服务。这些数据被整理并录入到中心数据库中，为后续的数据分析提供原始素材。 在航班延误分析方面，系统通常会利用历史数据分析和机器学习预测模型来识别导致延误的常见原因，如天气条件、技术故障、空中交通控制和机场容量等。通过应用深度学习算法，系统能够学习并识别出数据中的复杂模式，并提高预测的准确性。这些模型可进行实时监控和历史数据分析，以此来判断某次航班延误的可能性，并给出预测结果。 航线规划是该系统的重要组成部分，它涉及到根据历史数据和当前航班状态对航线进行优化。系统会综合考虑飞行效率、成本、乘客满意度等因素，通过优化算法对航线进行调整，以减少航班延误，提高航班正点率和整体运营效率。 航空公司运营优化是系统的目标之一。通过对航班延误的深入分析，航空公司能够制定出更加合理的航班计划和应对策略，减少因延误造成的损失，提高服务质量。同时，实时航班监控功能使得航空公司能够快速响应航班运行中的各种状况，确保航班安全、高效地运行。 对于旅客出行建议而言，系统能够根据航班的实时状态和预测信息，为旅客提供最合适的出行计划。这不仅能够帮助旅客避免不必要的等待和转机，还能够提升他们的出行体验。 整个系统的设计和实施涉及到多种技术手段和方法，其中机器学习和深度学习是核心技术。机器学习模型通过不断地训练和学习，能够对复杂的数据集进行有效的分析和预测。而深度学习算法更是通过模拟人脑神经网络，能够处理和识别数据中的高级特征，为航班延误预测提供更深层次的见解。 最终，航班延误预测与航线优化系统将大数据技术、机器学习和深度学习算法有机结合，为航空业提供了一套全面的解决方案。这不仅有助于提升航空公司的运营效率和服务水平，也能够为旅客提供更加便捷和舒适的出行体验。

论文研究-基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题研究.pdf,  航班延误一直是机场运营管理的一大难题，建立有效的模型实现较准确的延误预测来协助机场方面采取应对措施，于机场于社会都有重要意义. 本研究提出一个面向机场的到港航班延误预测问题，对比现有的贝叶斯网络及朴素贝叶斯方法，结合航班数据的特点构建了基于C4.5决策树的航班延误预测模型. 针对国内某大型机场的真实数据集，本研究 设计了大量实验，实验结果表明所提模型正确率接近80%，较两种贝叶斯方法有进一步提升. 此外研究还设计实验分析了影响模型效果的因素.

世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 团队存储勇士 阿比奈·阿格拉瓦尔 安布吉纳扬 尼提哈拉卡蒂 拉胡尔·夏尔马 介绍 该项目的目标是构建一个应用程序，该应用程序可以从两个不同的海量数据存储中摄取、存储、分析和提取有意义的见解。 这些来源中的第一个来源是 NOAA（国家海洋和大气管理局），它为我们提供了来自世界各地站点网络的每小时天气天气观测。 第二个数据源是 UBTS（美国运输服务局），它为我们提供了航班历史和延误情况。 技术栈 Python Java SQL Hadoop HBase 火花 阿帕奇凤凰 阿帕奇飞艇 Scikit-学习 熊猫 决定技术栈的标准 天气和飞行数据集的大小分别约为 750 GB 和 225 GB。 巨大的数据量促使我们构建一个可扩展的分布式 NoSQL 数据库，例如 HBASE 来存储数据 原始形式的数据集不利于分析，需要大量的预处理。 自定义python脚本用于预处理数据 后预处理，我们需要一个可扩展的分布式流程，可以批量上传到 HBase。 Apache Spark 非常适合这里，因为它具有独特的内存处理能力，可以以非常高的速度处

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

信号交叉路口有时涉及多级人行横道，其中行人横穿一个或多个岛屿，然后在那儿等待信号继续。 如果对信号进行定时而不注意行人的前进，则多级交叉口的行人延误可能会很长。 本文讨论了两个问题。 首先，很少评估多级交叉路口的行人延误，因为除了微观模拟外，业内没有其他工具可实现这一目的。 我们提出了一种数值方法，用于确定任何阶段数和每个周期可能存在多个WALK间隔的交叉延迟。 可以将相同的方法应用于单级交叉口，对角线两级交叉口（行人可以选择路径）和自行车两级转弯。 此方法已在免费的在线工具中实现。 其次，我们描述了几种信号定时技术，可通过多级交叉路口改善行人和自行车骑行者的行进速度，从而减少行人和骑行者的延迟。 其中包括为选定的交叉路口提供服务，左转弯重叠，行人相相互重叠以及双向自行车交叉路口，这些交叉路口为两阶段转弯创建了路径选项。 实例表明，行人延误有可能大大减少，而行车延误通常很少增加或没有增加。 在一个示例中，增加短的行人重叠阶段使三级交叉口的平均行人延迟减少了82 s，而平均车辆延迟仅增加了0.5 s。

延误参数的精确提取对于交叉口的信号配时设计和评价具有重要的研究意义。文章对传统的延误参数提取模型的精度进行了验证，结果表明，以1个周期为分析时长，95%置信度下传统模型得到的参数精度不超过75%。借助于应用日益广泛的视频检测技术，文中给出了2种视频环境下延误参数提取的方法，以1个周期为统计时长，得到新方法提取的参数精度均在85%以上，说明新的方法比传统的模型能够更精确地提取交叉口的延误参数。

预测航空公司延误 使用Hadoop通过2007年和2008年的数据预测奥黑尔机场的航班延误。使用Pig脚本，构建了一个特征矩阵，通过该矩阵我们可以训练和预测航空公司的延误，准确度约为80％ 项目详情 建立了一个预测航空公司延误的模型，准确度约为80％ 将航空公司数据集与UCI Repo的740万飞行记录一起使用 利用Pydoop实现MapReduce以构建特征矩阵 使用Pig脚本生成功能 使用Python，Scikit-Learn，Pig，Hadoop，HDFS，AWS EMR，IPython构建 技术指标 Python 2.7 Hadoop 2.7.3 Scikit学习 大熊猫 线性回

1、适合人群：机器学习初学者 2、配套教程使用： Spark项目实战：飞机延误预测项目https://blog.csdn.net/shaock2018/article/details/90286682 3、Spark项目实战：飞机延误预测项目的数据

本文介绍了一个案例研究的结果，该案例研究是中国高铁（HSR）系统中典型服务中断的原因和影响-武广高铁（WH-GZ HSR）– 1096公里高铁线。 十个月的列车运行记录用于评估导致列车服务中断或主要延误的主要事件，以及它们对其他列车运行的影响。 确定了七种主要类型的延误事件，并分析了它们在主要延误和延误列车数量方面的影响。 分析表明，无论造成中断的原因是什么，主要的延迟都遵循近似相似的分布模式。 干扰的总体影响（以火车延误的数量来衡量）在很大程度上取决于干扰的类型和位置。 这项研究的分析结果可洞悉高铁运营的关键问题之一-服务中断，这对于制定可靠的列车时刻表和服务管理策略至关重要。

航空公司延误产生后的航班恢复策略以及相关算法，是国外相关专业的经典书籍