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搜索资源列表

  1. 软件工程2、民航售票系统

  2. 主要描述： 民航订票系统主要分为机场、航空公司和客户三方的服务。航空公司提供航线和飞机的资料，机场则对在本机场起飞和降落的航班和机票进行管理，而客户能得到的服务应该有航班线路和剩余票数的查询，以及网上订票等功能。客户又可以分为两类，一类是普通客户，对于普通客户只有普通的查询功能和订票功能，没有相应的机票优惠，另一种是经常旅客，需要办理注册手续，但增加了里程积分功能和积分优惠政策。机场还要有紧急应对措施，在航班出现延误时，要发送相应的信息。 系统功能的基本要求： 每个航班信息的输入。 每个航班的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-07
    • 文件大小：194560
    • 提供者：songxiao1988918

  1. 飞机场的模拟执行代码

  2. 假设一个飞机场有一条跑道，每架飞机花费landingTime分钟着陆，花费takeOffTime分钟起飞，并且平均来说，一个小时内有takeOffRate架飞机起飞，landingRate架飞机着陆。假设飞机在一个随机的时间时刻到达。（航班延误使得随机假设非常合理。）有两种类型的队列：一个等待着陆的飞机队列和一个等待起飞的飞机队列。因为一架飞机在天上盘旋将比一架飞机在地面等待花费更大的代价，所以假设着陆队列中的飞机比起飞队列中的飞机具有更高的优先级。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-05-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：hgj3804278

  1. 机器学习论文

  2. 机器学习老师推荐的论文，是关于民航的。基于使用现有的支持向量机解决机场航班延误预警问题存在未充分利用先验知识和 训练需花费大量时间和空间的问题,提出了基于中心约束最小闭包球的加权多类算法。该算 法首先利用先验知识确定一种新的基于相对紧密度的方法计算样本权值并将其融合到支持向 量机中,然后转化为中心约束的最小闭包球进行训练。实验结果表明,该方法比现有的支持向 量机具有更合理的分类面并且训练速度得到大大提高。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-05-21
    • 文件大小：411648
    • 提供者：u010164616

  1. 机场延误 遗传算法

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-21
    • 文件大小：158720
    • 提供者：qq243930418

  1. 航班调度问题

  2. 关于航班的调度，对模型求解的思路是:把所有处于最早延误航班之后到达或停驻该枢纽机场的飞机、备用飞机和当天可以恢复使用的飞机都作为调度对象,将这些飞机重新指派给航班,使延误成本最低或延误时间最短,

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-09-19
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_38965762

  1. 数学建模虹桥机场的智能调度问题

  2. 近年来，我国航空运输业持续快速发展,机场高峰小时起落的航班数量众多。 若单纯依赖于传统的人工决策进行航班调度，就极有可能发生意外事件，如上海 虹桥机场发生的严重 A 类穿越事件。不合理的航班调度方案，会导致航班的延误 和拥挤，并造成大量的经济损失，影响航空公司和机场的正常运营，更有甚者， 会造成人民生命财产的损失。因此，航班调度问题的研究具有极为重要的实用价 值

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_40177348

  1. 机场延误数学建模

  2. 国民航行业的快速发展使得我国空域日趋拥挤、机场更加繁忙。突发性大面积航班延误严重影响着机场、航空公司和乘客的安全与经济利益，航班延误管理已经成为大型枢纽机场运行指挥管理的新问题。其中国际上航班延误最严重的10个机场中，中国占了9个。其中包括南京禄口、杭州萧山、上海虹桥、天津滨海、上海浦东、广州白云、深圳宝安、厦门高崎、郑州新郑。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-19
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_42980097

  1. 航班延误优化模型及算法

  2. 针对航班延误问题,通过谱系聚类的方法对20所机场进行分类,分析中国航班延误的原因,得出飞机在终端区的排序问题是制约空中流量控制的一个重要因素,在已有的FCFS(先到先服务)的排序方法之上,通过多因素的比较,建立模糊综合评价指标,利用模糊综合评价和层次分析相结合的方法对已有的FCFS排序方法进行改进.通过对航班预计到达时间、航班飞行速度及飞行性质3个因素,利用Matlab编程对10架航班进行仿真处理,对终端区航班进行重新排序,验证了模型的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：468992
    • 提供者：weixin_38740596

  1. 机场除冰过程中航班速率安排的研究

  2. 机场除冰过程中航班速率安排的研究，沈文兴，李明楚，航班正点率是航空运输服务的重要评价标准,机场除冰工作是影响航班正点率的重要因素,每当进入冬季后,冰雪天气导致航班大量的延误,�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-26
    • 文件大小：198656
    • 提供者：weixin_38548421

  1. 基于聚类分析的机场容量评估研究

  2. 基于聚类分析的机场容量评估研究，翟文鹏，陈梵驿，对于大型枢纽机场的小时容量评估是航班时刻优化分配的先决条件，是降低航班延误的必要措施。本文对首都机场航班运行的历史数据进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：550912
    • 提供者：weixin_38665804

  1. 通信与网络中的华为eWBB LTE机场多媒体无线调度解决方案

  2. 机场，作为一个城市的窗口，其现代高效的运行往往被视为该地区经济生机勃勃发展的的一个缩影。其中，先进的通信技术手段的应用，对机场运行中在提高生产效率和安全等方面的作用，日益受到人们的重视。 　　1.机场通信的需求 　　随着对航空运输运能需求的增加，大部分机场的地面资源处于紧张的状态，来应对不断上升的客运和货运需求，航班延误已经成为降低乘客出行满意度的一个重要因素。机场通信从整体上来讲，主要包括点对点的语音通信，多点之间的语音通信，数据传递和更高要求之下的图象和视频传递。这些通信方式的交叉使用，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_38606169

  1. flight_delays:使用逻辑模型对纽瓦克机场延误起飞原因的统计调查-源码

  2. 航班延误项目 该项目调查了纽瓦克机场和其他纽约机场航班延误的原因。 它在R中使用逻辑模型来确定哪些因素具有统计学上的重要影响。 关键文件 报告 总结调查结果的文档保存在report/flight_delays_report ，以R笔记本和HTML格式提供。 该文件还包含用于创建模型的R代码。 数据清理 用于清理和加入原始数据文件的代码保存在scr ipts/data_load_clean.R 数据清理和功能工程 上面提到的清理脚本处理丢失的数据，创建在我的探索性分析和逻辑模型中使用的派生变

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42143221

  1. flySTAT：通过分析过去的延误信息，预测给定未来窗口中机场的延误-源码

  2. flySTAT 定义 STAT （副词） ：“无延迟：立即” [ ] 描述 您是否想过机场将来会出现什么样的延误，以便您进行相应的计划并最大程度地减少旅途上的麻烦？ FlySTAT的目的是揭开未知的面纱，并为未来的延误情况提供准确的指导。 它将回答以下问题： 哪些机场将来发生延误的可能性最小？ 给定机场或航空公司，什么时候是在给定窗口内最佳飞行时间？ 给定机场会发生什么样的延误？ 从简单的平均到基于延迟传播和线性回归的加权排序，FlySTAT将使用一系列复杂程度各异的评估技术，Fly

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131601

  1. 多机场地面等待策略的建模与仿真

  2. 针对我国空中交通流量管理中出现的大规模航班延误情况,根据多个机场实际起飞和降落容量的约束,建立了一种考虑航班取消的多机场地面等待策略数学模型,并提出求解该模型的有效算法。在所提模型与算法的基础上,选择我国三大机场实际数据进行仿真,对比了取消航班与不取消航班两种情况结果,仿真结果验证了模型与方法的有效性与实用性,给出了最优排序的航班时刻表,从而支持了关键航班的运行,减少了航班总延误。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：241664
    • 提供者：weixin_38587130

  1. Airport-Delay-Dashboard：该仪表板包含在Airport Delay数据集上绘制的图表和统计信息。 它包含交互式和动态图表，可让您深入分析-源码

  2. 机场延迟仪表板 该仪表板包含在机场延误数据集上绘制的图表和统计信息。 它包含交互式和动态图表，使您可以更深入地进行分析。 加载数据集： $.getJSON('https://think.cs.vt.edu/corgis/datasets/json/airlines/airlines.json', function(data) {}

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42101384

  1. 机器学习项目：航班延误-源码

  2. ＃转到RAW以获得更好的视图 机器学习项目 伦敦希思罗机场预测的航班延误为了对机器进行培训，您需要使用FlightRadar24_scrapper构建数据集（至少2-3周的数据）。 数据准备工作是在抓取器中执行的，但是数据清理和功能工程则在机器学习文件中进行。 爬虫可能有重复的值，这些值已在机器学习脚本中删除。 示例数据集包含在用于训练模型和验证模型的存储库中。 用于刮板的版本： jupyter核心：4.6.3 jupyter笔记本：6.1.1 qtconsole：4.7.7 ipyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42139429

  1. 飞行延迟和取消：全栈应用程序旨在调查2019年3月和2020年3月美国机场的航班延误-源码

  2. 航班延误和取消 王启轩，Maryam Tabatabaei，Karly Ringstad和John Jostes于6/11/2020 我们对项目2的挑战是创建一个分配了4组的全栈应用程序。我们创建的应用程序利用： 来自AWS的PostgreSQL数据库 适用于ETL的Python FLASK API，用于将数据从数据库呈现到前端应用程序 HTML / JS / CSS，使用D3.js，d3.delaunay，d3.geo-voronoi，plotly.js和leaflet.js用于网页和可视

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42168230

  1. 预测航班延误：使用Apache Hadoop和Python预测奥黑尔国际机场的航班延误-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42160376

  1. 华为eWBB LTE机场多媒体无线调度解决方案

  2. 机场，作为一个城市的窗口，其现代高效的运行往往被视为该地区经济生机勃勃发展的的一个缩影。其中，先进的通信技术手段的应用，对机场运行中在提高生产效率和安全等方面的作用，日益受到人们的重视。 　　1.机场通信的需求 　　随着对航空运输运能需求的增加，大部分机场的地面资源处于紧张的状态，来应对不断上升的客运和货运需求，航班延误已经成为降低乘客出行满意度的一个重要因素。机场通信从整体上来讲，主要包括点对点的语音通信，多点之间的语音通信，数据传递和更高要求之下的图象和视频传递。这些通信方式的交叉使用，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_38592420

  1. 基于区域残差和LSTM网络的机场延误预测模型

  2. 针对目前民航运输业对机场延误预测高精度的要求，提出一种基于区域残差和长短时记忆（RR-LSTM）网络的机场延误预测模型。首先，将机场的属性信息、气象信息和相关运行航班信息进行融合；然后，利用RR-LSTM 网络对融合后的机场数据集进行特征提取；最后，构建 Softmax 分类器对机场延误分类预测。所提RR-LSTM网络模型既能有效提取机场延误数据的时间相关性，又能避免深层LSTM网络的梯度消失问题。实验结果表明，RR-LSTM网络模型预测准确率可达95.52%，取得了比传统网络模型更好的预测效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38658564
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