航班延誤問題論word版-資料下載頁
2025-01-08 08:13本頁面
【正文】 1 = b2 = b3 = r1 = r2 = r3 = 圖航班延誤時間受多種確定性的和隨機性因素影響，所有這些因素構成了航班運行環(huán)境這個整體 系統(tǒng)，航班滑行時間當然是影響航班延誤的原因之一，滑行時間長短與天氣以及中國機場的裝備配置有關，由此，我們對航班延誤時間和準點率的數據進行擬合， 從而得到相關性是否密切，從數據結果可以看出這兩者關系較密切。 數據具有時間局限性，和范圍局限性而且數據太少，不具有普遍性，只能看出大致趨勢。 最小二乘法和數據擬合法 思想具有更一般性，主要針在生活中也經常遇到，具有實用性和推廣 18 價值 ， 其結果準確性較高 。 針對于上述的結論以及原因分析，我們提出相應的措施來盡量降低延誤率 。 中國的機器設備運作功率相對于國外較低，我們應引進國外先進的設備。對于航班延誤，認為原因也是不可避免的，應相應提高機場人員的素質，盡量減少失誤率，以及乘機人員本身應注意自身修養(yǎng)。 六 、參考文獻 《數學建模與數學實驗（第三版）》 趙靜 高等教育出版社 《數學建模》 姜啟源、謝金星、葉俊主編 高等教育出版社 《 Matlab 在數學建模中的應用》 魏永生主編 北京航空航天大學出版社 《 Matlab 基礎及應用 》李國朝主編 北京大學出版社 《計量經濟分析方法與建?！? 高鐵梅 清華大學出版社 《民航科普讀物》 中國民航科普基金會、中國民航出版社出版 19 七 、程序 附錄：最晚到達時間和最早到達時間 matlab程序 early=[129,195,89,96,110,120,124,126,135,160]。 late=[559,744,510,521,555,576,577,573,591,657]。 P=polyfit(early,land,3)。 xi=90:.2:260。 yi=polyval(P,xi)。 plot(xi,yi,early,land,39。r*39。)。 最晚到達時間和目標時間的 matlab程序 land=[155,258,98,106,123,135,138,140,150,180]。 late=[559,744,510,521,555,576,577,573,591,657]。 P=polyfit(land,late,3)。 xi=90:2:260。 yi=polyval(P,xi)。 plot(xi,yi,land,late,39。b*39。)。 最早到達時間和目標時間的 matlab程序 early=[129,195,89,96,110,120,124,126,135,160]。 land=[155,258,98,106,123,135,138,140,150,180]。 P=polyfit(early,land,3)。 xi=90:.2:260。 yi=polyval(P,xi)。 plot(xi,yi,early,land,39。r*39。)。 20 用最小二乘法對滑行時間和準點率的擬合的程序 x=[12022,10800,11200,12800,12800,13600 ，14000,10400,6400,6800,7200]。 y=[,,]。 a1=polyfit(x,y,3) %三次多項式擬合 % a2= polyfit(x,y,9) %九次多項式擬合 % a3= polyfit(x,y,15) %十五次多項式擬合 % b1= polyval(a1,x) b2= polyval(a2,x) b3= polyval(a3,x) r1= sum((yb1).^2) %三次多項式誤差平方和 % r2= sum((yb2).^2) %九次次多項式誤差平方和 % r3= sum((yb3).^2) %十五次多項式誤差平方和 % plot(x,y,39。*39。) %用 *畫出 x,y 圖像 % hold on plot(x,b1, 39。r39。) %用紅色線畫出 x,b1 圖像 % hold on plot(x,b2, 39。g39。) %用綠色線畫出 x,b2 圖像 % hold on plot(x,b3, 39。b:o39。) %用藍色 o 線畫出 x,b3 圖像 % 21
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