應用時間序列分析模型分析我國航班延誤問題

倪雪

[摘 要] 時間序列分析理論用于處理數據有明顯的時間序列特征。用于解決此類問題的軟件Eviews是專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速從數據中尋找出統(tǒng)計關系，并用得到的關系去預測數據的未來值。將時間序列模型應用于分析我國航班延誤問題，得出了較為準確的分析結果，并提出了改善航班延誤問題的方法和思路。

[關鍵詞] 時間序列分析;Eviews軟件;數據分析對比

現實經濟社會中的很多問題都具有明顯的時間序列特征，時間序列分析理論是解決此類問題十分有效的方法和途徑。本文應用Eviews軟件對我國航班延誤問題進行數據分析和對比，對航班延誤問題提出合理的改進措施。

一、應用時間序列分析理論處理我國航班延誤率的數據

本文數據的采集源于中國民航局官方網站。由于2014年的民航公報沒有發(fā)布，因此需要根據以往數據測算出2014年我國航班延誤率。本文采用時間序列分析軟件Eviews對數據進行統(tǒng)計分析和處理。

在時間序列分析的數據擬合中，應用Eviews軟件進行數據的擬合，回歸結果分析如下：

通過分析可知，多項式模型的擬合程度非常好，由此應用軟件得到2014年我國航班延誤率的測算結果是27.0793%。

二、對我國航班延誤問題的分析

（一）數據分析

將測算出的2014年我國航班延誤率27.0793%和2014年國際航班延誤率21.95%對比，可以看出我國航班延誤情況較為嚴重。

（二）航班延誤的主要原因

1.航空公司原因。

（1）服務代理引起的航班延誤;

（2）空管，包括空管人為失誤、航行情報服務未及時提供或提供有誤等;

（3）機場，包括機場跑道道面損壞或燈光故障、有限的跑道容量等;

（4）航空油料，包括民航保障單位未按計劃及時安全供油等;

（5）聯檢，包括聯檢單位、邊防、海關等安檢時出現矛盾或問題;

（6）飛機檢測，包括飛行前檢測（發(fā)動機檢測與維修等）修正載重表;

（7）飛機調配問題。

2.流量原因。隨著出行需求量的增加，航班數量大幅度提高，流量不能滿足航班需求，成為航班延誤產生的一個主要原因。

3.天氣原因。特殊天氣是導致航班延誤最為嚴重的氣象要素。

4.其他。包括旅客原因、安全原因、軍事活動、機械故障等。

從中國民航局網站的統(tǒng)計數據可以看出，隨著航班飛行數量的增加，我國航班延誤情況日趨嚴重，嚴重影響了旅客的出行。

三、改善航班延誤問題的數學模型

通過上述分析可知，解決航班延誤的關鍵是盡量減少各種影響航班延誤的因素，并快速恢復運行，因此本文提出，有效、合理、迅速解決航班延誤的方法是安排最優(yōu)的飛行次序。

（一）數學模型的建立

（二）航空公司費用的數學模型

航空公司的費用主要由額外的汽油費和為耽誤轉機的乘客改航時的賠償費兩部分組成。同時假設額外的耗油費是一個固定值，同時飛行距離為，乘以最大安全速度，則有

（三）改航旅客的賠償費的數學模型

假設常數r為改航旅客的賠償費用，當飛機晚點起飛時，所有下站轉機的乘客改航的賠償費為

其中τ為轉機旅客總數，u（t）為單位階梯函數，費用系數中還應該考慮旅客的不滿意程度。

我們選用指數函數描述旅客的不滿意度，但對轉機的乘客需要追加不滿意度，其費用為總的不滿意度所折合的費用，即

通過本文所建立的數學模型，可以有效降低航班延誤問題所產生的不利影響，有效緩解航班延誤問題。

參考文獻

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