互联网驱动、航空运输提升与区域旅游业发展——“十四五”期间提升旅游业发展的前瞻性分析

作者： 姚瑞   彭睿娟   李勃昕   来源： 价格理论与实践 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 门槛效应   互联网   航空运输   旅游业  

描述： 互联网与航空运输业、传统旅游业深度融合发展已成为不可阻挡的时代潮流。本文通过分析互联网水平、航空运量、旅游业发展之间的相互关系,揭示互联网水平如何影响航空运输对旅游业的驱动效应。实证结果显示:互联网

控制论视角下的航空公司运行控制

作者： 姜锐瑞   来源： 民航学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行控制   航空运输   控制论  

描述： 航空公司运行控制体系是航空公司运行的神经中枢,在保证安全高效的飞行运行方面起到至关重要的作用。目前国内对航空公司运行控制问题的研究很少涉及到技术哲学和方法论问题,造成了运行控制体系建设方向不明确。本文借助于控制论的概念和方法,分析了运行控制体系在逻辑起点、角色定位、系统形态、管控核心和建设要点等5个方面的复杂特征。研究表明运行控制体系产生于航空器运行的内在矛盾,其角色是对运行计划进行掌控,系统形态是互为因果的自相闭合网络,管控核心是信息和反馈回路,在其体系建设过程中应做到结构和功能相统一。研究提示运行控制体系是一个具有自组织特性的控制网络,广泛深入研究和应用控制论将有助于在交通运输、电网、通信等具有网络特性的行业之间架起沟通的桥梁。

基于遗传算法的飞机经济爬升速度优化方法

作者： 魏志强   韩孝兰   来源： 飞行力学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   成本指数   航空运输   爬升性能  

描述： 为提高宽体飞机的爬升经济性,首先建立了爬升阶段飞行动力学模型和优化目标计算模型,确定了基于速度优化的最佳爬升策略;然后,在最佳爬升策略的基础上,建立了基于遗传算法的双表速爬升优化模型,得到近似最佳爬升策略,并分析了该爬升策略的可行性;最后,以某宽体飞机为例,分析了近似最佳爬升策略的影响因素。研究结果表明:最佳爬升策略相对传统爬升策略经济性提升3%～8%,且改进后的近似爬升策略与最佳爬升策略误差不超过1.4%;飞机重量、温度偏差和成本指数均会影响爬升策略的性能参数。

航空运输对城市总部经济的影响研究

作者： 李倩倩   来源： 上海师范大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高级人才集聚   专业化服务   航空运输   企业总部  

描述： 航空运输对城市总部经济的影响研究

航空运输对国际人力资本流入的影响研究

作者： 陈薇   来源： 上海师范大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 国际人力资本   国际人才   航空运输   链式中介效应  

描述： 航空运输对国际人力资本流入的影响研究

航空运输对城市总部经济的影响研究

作者： 李倩倩   来源： 上海师范大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高级人才集聚   专业化服务   航空运输   企业总部  

描述： 航空运输对城市总部经济的影响研究

航空运输对国际人力资本流入的影响研究

作者： 陈薇   来源： 上海师范大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 国际人力资本   国际人才   航空运输   链式中介效应  

描述： 航空运输对国际人力资本流入的影响研究

中国民航飞机大气污染物排放测算及预测分析

作者： 费文鹏   熊羚利   欧阳斌   卞雪航   宋国华   来源： 交通运输系统工程与信息 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 油流量法   峰值   预测分析   航空运输   大气污染物  

描述： 分别达到11 167,86 785,1 260 131,63 264,11 149,11 359 t,排放强度分别为0.09,0.72,10.44,0.52,0.09,0.09 g/(t·km).HC

基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

作者： 李楠   焦庆宇   朱新华   王少聪   来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   场面运行   滑行时间   深度学习   航空运输  

描述： 随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。

中国航空器碳排放测算与演化特征研究

作者： 朱佳琳   胡荣   张军峰   朱昶歆   郑丽君   来源： 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 起飞着陆循环   巡航   航空器碳排放   航空运输   演化特征  

描述： 为进一步准确核算与深入分析民航碳排放,基于2007—2016年全国客货运航班运行数据对中国航空器起飞着陆(landing and take-off,LTO)阶段和爬升巡航下降(climb cruise and descent,CCD)阶段的碳排放量进行测算,并通过航线分段将航班CCD阶段碳排放分配至相关省份.最后分别从全国、区域,以及省域三个层次对民航碳排放核算结果及演化特征进行分析.结果表明:全国航空器碳排放总量呈快速、持续增长趋势;东部地区排放占全国排放总量比例最高,其次为中部、西部,但地区间排放差异有所缩小;CCD阶段碳排放是航空器运行过程中的主要排放;省域碳排放量不仅与省内航空业发达程度有关,还与省份地理位置、省域面积相关;多数省份被动排放对省份总碳排放量的贡献高于主动排放.