航班延误关键影响因素及影响程度识别——基于动态排队模型的分析

通过对航班运行流程闭环不同阶段的分解分析,识别出航班延误的关键原因包括流量控制、军事活动、天气等不可控因素和安检、旅客、机械故障、机场、公共安全等可控因素。运用数理推导和实证分析,验证了飞机起飞到达服从泊松分布,航班延误符合指数分布。通过构建航班延误总动态排队模型,并基于典型机场数据的模拟仿真分析,证明各因素引发的航班延误频率高低及其影响程度并非完全一一对应。航空公司因素发生频率最高、影响最大;流量控制发生频率较高、影响大;天气因素发生频率较高、影响较大;军事活动发生频率一般,但影响大;机械故障频率较低、影响较大;机场因素频率较低、影响较小。