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吴子轩 (吴子轩.) | 张宁 (张宁.) | 高凯烨 (高凯烨.) | 彭锐 (彭锐.)

Abstract:

燃油成本是航空公司的最主要成本之一,对航空公司的利润率影响巨大。航空燃油中携带量最多的是航程油。合理地预测和优化航程油量可以有效地降低航班额外燃油携带量,并提升机队燃油经济性和有效商业载荷。然而,以往的燃油预测研究数据来源较为单一、适用的运行场景和机型较为有限,从而导致难以得到推广应用。更重要的是,以往研究也未解决航班对安全风险的偏好问题。因此,本研究结合航班航程油量预测的问题特征,构建了基于风险偏好调整的随机森林算法航班航程油量预测模型。该模型根据航班计划、运行环境、飞机构型和性能等选取了特征项,并在数学特性的基础上增加了反映经济性和安全性的模型评价指标。然后,使用某航司的实际航班运行数据对...

Keyword:

预测 风险偏好 机器学习 航空大数据 航空运输 航程油量

Author Community:

  • [ 1 ] 厦门航空有限公司数字委员会
  • [ 2 ] 北京信息科技大学经济管理学院
  • [ 3 ] 中国科学院数字与系统科学研究院
  • [ 4 ] 北京工业大学经济管理学院

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Source :

航空学报

Year: 2022

Issue: 02

Volume: 43

Page: 292-301

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