A Method of Reducing Flight Delay by Exploring Internal Mechanism of Flight Delays
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the internal mechanism of flight departure delay for the Delta Air Lines (IATA-Code: DL) from the viewpoint of statistical law. We roughly divide all of delay factors into two sorts: propagation factor (PF), and nonpropagation factors (NPF). From the statistical results, we find that the distribution of the flight departure delay caused by only NPF exhibits obvious power law (PL) feature, which can be explained by queuing model, while the original distribution of flight departure delay follows the shift power law (SPL). The mechanism of SPL distribution of flight departure delay is considered as the results of the aircraft queue for take-off due to the airports congestion and the propagation delay caused by late-arriving aircraft. Based on the above mechanism, we develop a specific measure for formulating flight planning from the perspective of mathematical statistics, which is easy to implement and reduces flight delays without increasing operational costs. We analyze the punctuality performance for 10 of the busiest and the highest delay ratio airports from 155 airports where DL took off and landed in the second half of 2017. Then, the scheduled turnaround time for all flights and the average scheduled turnaround time for all aircraft operated by DL has been counted. At last, the effectiveness and practicability of our method is verified by the flights operation data of the first half of 2018.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle