摘要
摘要：本文围绕基于运行数据分析的航班正常性管理展开深入研究。文章首先介绍了航班正常性管理的理论基础、评价指标以及大数据技术在该领域的应用。接着，文章构建了航班运行数据分析框架，详细阐述了数据预处理、时间序列分析、关联规则挖掘、聚类分析和机器学习模型等在航班延误预测、关联延误识别、运行模式识别中的应用方法。通过对大量实际运行数据的深入分析，文章揭示了航班延误的总体特征、时空分布规律以及关键影响因素，探讨了航班延误的关联性与传播效应。在此基础上，提出了航班计划与调度优化、航空资源分配与协调优化、非正常航班应对与恢复等管理策略。本文的研究不仅丰富了航班正常性管理的理论体系，也为航空业的可持续发展提供了有益的探索和参考。
出版日期
2024年05月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
