平均保障延误时间(MLDT)建模方法研究
基于机器学习的航班延误预测方法研究
基于机器学习的航班延误预测方法研究机器学习是一种数据驱动的方法，通过使用统计模型和算法来训练计算机系统从数据中学习，并自动获取知识或提供决策预测。
航班延误是航空业常见的问题之一，给旅客和航空公司带来了不便和经济损失。
因此，基于机器学习的航班延误预测方法的研究变得越来越重要。
本文将讨论基于机器学习的航班延误预测方法的研究，并介绍目前一些常用的预测模型和算法。
首先，我们将介绍数据的收集和预处理，然后讨论特征选择、模型训练和评估等关键步骤。
数据收集是航班延误预测的基础。
航班数据可以从航空公司、航空管理机构或第三方数据提供商获得。
通常，这些数据包括航班号、起飞和降落机场、计划起降时间、实际起降时间和延误情况等信息。
在预测模型中，我们需要对数据进行预处理，包括缺失数据处理、异常值处理和特征工程等。
特征工程是一项重要的任务，它有助于提取有用的特征并减少数据的维度。
接下来，我们将讨论特征选择的方法。
特征选择是从众多特征中选择最相关或最有预测能力的特征。
常用的特征选择方法包括相关系数分析、主成分分析和决策树等。
这些方法可以帮助我们识别和选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
然后，我们将介绍一些常用的机器学习算法和模型。
线性回归是一种经典的预测模型，它通过拟合一个线性方程来预测目标变量。
决策树是一种基于树形结构的预测模型，通过将决策规则应用于特征空间来进行预测。
支持向量机是一种非线性分类器，它通过将数据映射到高维特征空间来进行分类。
还有一些更高级的模型，如随机森林、神经网络和深度学习模型等，它们在航班延误预测方面也取得了不错的结果。
模型训练和评估是机器学习任务的重要环节。
在训练过程中，我们使用历史数据对模型进行训练，使其能够对未知数据进行准确的预测。
在评估过程中，我们使用测试数据来评估模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过不断调整和优化模型，我们可以提高预测的准确性和可靠性。
城市道路交通延误计算方法研究(路段和交叉口)
摘要交通延误是评价道路运行效率和服务水平的重要度量，它不仅反映了司机不舒适性、受阻程度、油耗和行驶时间的损失，还反映了道路设计和交叉口信号控制方案设计的合理性。
因此，延误分析对评价道路服务水平、交叉口信控方案设计有着很大的意义。
本论文针对道路交通延误计算问题进行了研究，包括交叉口延误和路段延误。
首先论述了交通延误的各种概念，然后探讨了各种情况下道路交通延误的计算方法，并结合方法给出了具体实例分析，最后在此基础上还阐述了道路服务水平的评价方法。
具体地说，本文内容共由七部分组成。
第一部分为绪论，简要地提出了问题，并说明了本论文研究的目的和意义。
第二部分主要对交通延误的常用概念和影响因素作了简要介绍，并介绍了延误的研究状况和目前所存在的一些问题。
第三部分对交叉口延误的计算作了概述，分析了车头时距分布，并分别对无信号交叉口和信号交叉口的延误计算方法作了详细论述，这一部分是本篇论文的重点。
第四部分针对交叉口的延误计算做了实例分析，并对部分方法提出了改进方案。
第五部分对路段延误的计算方法作了详细论述，并结合实例进行了计算分析。
第六部分通过前面延误的分析讨论了道路服务水平的评价方法。
第七部分为结束语，对本文的研究成果和不足之处作了最后的总结。
关键词：交通延误；延误计算；车头时距；服务水平AbstractTraffic delay is the measurement on estimating road efficiency and service level, which not only reflects unconformity of drivers, block level, oil losing, and time losing, but also reflects the rationality of the traffic and signal design. Therefore, traffic delay analysis is of great importance to the estimate of road service level and traffic signal design. This study is aimed at the account of traffic delay, which includes road delay and intersection delay. This study firstly discusses kinds of traffic delay concept, secondly discusses the account means of traffic delay in different conditions, thirdly gives some examples of traffic delay account, and finally expatiates the means of road service estimate. In detail, this study consist s of seven chapters. The first chapter puts out the question in brief, and explains the purpose and significance of the study. The second chapter simply introduces some concepts and influence factors of traffic delay, shows the general situation and some problems of traffic delay research. The third chapter, which is the core of this study, gives a brief introduction of the account of traffic delay, analyses the vehicle time gap distribution, and expatiates the delay account means of intersection with and without traffic signal. The fourth chapter gives some example of intersection delay, and improves some means. The fifth chapter expatiates the account means of road delay, and gives some examples. The sixth chapter explains the means of road service estimate based on the analysis of delay above. And the seventh chapter is the end of the study, which explains the value and deficiency of the study, and sums up the effect on myself.Key Words: Traffic delay; Delay account; Vehicle time gap; Service level目录第一章绪论 (1)1.1问题的提出 (1)1.2本文研究的目的和意义 (2)1.3论文的内容安排 (2)第二章交通延误概述 (3)2.1交通延误的基本定义 (3)2.2交通延误的影响因素 (5)2.3延误研究的现状及趋势 (5)2.4目前延误研究存在的问题 (6)第三章交叉口延误计算 (8)3.1交叉口延误计算概述 (8)3.2车辆到达率和车头时距分布分析 (9)3.2.1 到达率服从Poisson分布的车头时距分析 (9)3.2.2 到达率服从负二项分布的车头时距分析 (10)3.3无信号交叉口延误计算 (11)3.3.1 无信号交叉口延误概述 (11)3.3.2 无信号十字交叉口延误计算 (11)3.3.3 无信号环形交叉口延误计算 (15)3.4信号交叉口延误计算 (20)3.4.1 传统数学模型法 (20)3.4.2 实地观测法 (23)3.4.3 路口拓宽条件下的延误计算 (26)3.4.4 交叉口设有左转信号灯的延误计算 (31)第四章交叉口延误计算实例分析与方法改进 (37)4.1点样本法的实例计算与方法改进 (37)4.1.1 实例分析 (37)4.1.2 点样本法的评价 (38)4.1.3 点样本法改进 (39)4.1.4 结论 (40)4.2路口拓宽条件下延误计算方法改进和实例 (41)4.2.1 改进方法 (41)4.2.2 改进方法实例分析 (42)第五章路段延误计算与实例分析 (45)5.1输入输出法概述 (45)5.2实例分析 (46)5.3输入输出法的评价 (49)第六章道路服务水平的评价 (50)6.1服务水平的概念 (50)6.2影响服务水平的因素分析 (50)6.3结论 (52)第七章结束语 (53)7.1本文的研究成果 (53)7.2本文的不足之处 (53)7.3小结 (54)参考文献 (55)第一章绪论1.1 问题的提出随着道路交通事业的发展，我国各大城市的高等级道路越来越多。
携程30天航班延误预测模型简介
携程30天航班延误预测模型简介FlightAI背景介绍航班延误对航空公司、机场、旅客及相关行业一直有着巨大影响。
随着民航产业和大数据技术的发展，行业对航班延误预测的准确性和提前期也有了越来越高的要求。
携程机票研发大数据团队通过数据建模实现了提前30天预测航班延误，这一预测模型携程已申请专利，并在相关业务应用中取得了较好的成果。
预测意义造成航班延误的原因众多，目前市场上关于航班延误预测产品大多输入因素较少且预测提前期短，很难为航司、机场以及旅客提供准确且有应对提前量的预测结果。
为解决这一问题，携程全面考量航班延误的可能因素，排除不可控偶然因素后，采用梯度提升决策树模型(GBDT)，完成了提前期30天、准确率84% 的航班延误预测，由航班延误衍生的诸多问题有了提前准备的可靠数据支持。
特征选择01航班延误的原因归类导致航班延误的原因众多，总结起来主要是以下几个方面：•天气：不利于飞行的恶劣天气导致延误，如：大雪、暴雨等•前序航班晚到：一架飞机执行连续的飞行任务，前序航班延误导致后续航班也延误•承运航问题：机组人员身体不适、飞机故障等导致无法按时起飞•空中流量控制：国内比较常见，如：空军演习占用航路•旅客问题：旅客滋事、旅客身体不适等原因其中空中流量管制和旅客问题意外性较大，无法提前30天获取可靠数据源；单因素预测因数据源和其他因素干扰，预测效果难以保障，我们主要通过前三项原因构造模型特征综合预测。
02天气原因小时级别的天气数据提前一天可获得；天级别的天气粒度较粗，如暴雨或大风可能仅持续两小时，不会对航班造成持续影响；提前两天内的天气预报准确率可达90%，远期天气数据准确率渐低。
03前序航班前序航班对当前航班延误与否的影响可以从两个角度体现，一是前序航班的近期延误率，二是当前航班起飞时间和前序到达时间的间隔。
当前我们只能在航班起飞当天获取每个航班的最准确的前序航班，为提前30天进行预测，我们统计近期的航班排班表，估计每个航班的前序航班，这存在一定的偏差。
基于深度学习算法的航班延误预测研究
基于深度学习算法的航班延误预测研究航班延误是一个普遍存在的问题，对旅客、航空公司、机场运营等方面都会产生负面影响。
随着深度学习技术的快速发展，其在航班延误预测中的应用越来越受关注。
本文旨在探讨基于深度学习算法的航班延误预测研究，为大家提供了解这一领域最新进展的综述。
首先，本文将介绍航班延误的定义和影响因素。
航班延误是指航班在计划起飞或降落时间之外准点到达的情况。
航班延误受多种因素的影响，包括天气情况、空域拥塞、机场运营等。
接下来，本文将详细介绍深度学习算法在航班延误预测中的应用。
深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和自注意力机制（Self-Attention），已经在许多领域取得了重大突破，而在航班延误预测中也表现出了潜力。
其中，卷积神经网络（CNN）在航班延误预测中的应用主要集中在对影响航班延误的因素进行特征提取和模式识别方面。
通过应用CNN，可以有效地从航空数据中提取特征，包括航班历史数据、天气数据和空域拥塞数据等。
该特征提取可以为后续的延误预测模型提供重要的输入。
长短期记忆网络（LSTM）是一种适用于序列数据建模的循环神经网络。
在航班延误预测中，LSTM可以帮助建模航班延误的时间序列关系。
通过学习历史航班数据的模式，LSTM可以预测未来航班的延误概率。
自注意力机制（Self-Attention）是近年来提出的一种强大的深度学习算法，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。
在航班延误预测中，自注意力机制可以帮助捕捉不同特征之间的重要关系。
通过将航班历史数据、天气数据和空域拥塞数据等输入到自注意力模型中，可以得到更准确的延误预测结果。
此外，本文还将介绍航班延误预测中深度学习算法的模型优化和评估方法。
模型优化方面，可以采用参数调整、特征选择和模型融合等方法来提高预测性能。
评估方法方面，可以使用常见的误差指标如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来评估模型的准确性和稳定性。
应用时间序列分析模型分析我国航班延误问题
应用时间序列分析模型分析我国航班延误问题我国航班延误问题一直以来备受关注，对于乘客来说，航班延误给出行带来了很大的不便，而对于航空公司和机场管理方来说，航班延误不仅增加了成本，影响了运行效率，还可能损害企业形象和服务质量。
研究航班延误问题并采取相应的措施具有重要意义。
时间序列分析是一种分析时间序列数据的方法，它可以用于预测未来的变动趋势并揭示时间序列数据内在的规律。
在研究我国航班延误问题时，可以应用时间序列分析模型对航班延误数据进行分析，以揭示其规律，并预测未来的航班延误情况。
我们可以将航班延误数据按照时间顺序进行排序，形成一个连续的时间序列。
然后，根据时间序列的特点，可以选择适合的时间序列分析模型进行分析。
常用的时间序列分析模型包括AR模型（自回归模型）、MA模型（移动平均模型）、ARMA 模型（自回归移动平均模型）和ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）等。
这些模型可以通过对航班延误数据的拟合来得到该数据的最优模型参数，并应用该模型对未来的航班延误进行预测。
除了传统的时间序列分析模型，还可以采用其他的时间序列分析方法。
可以使用谱分析方法对航班延误数据的频谱进行分析，以揭示其频率特性。
也可以采用状态空间模型对航班延误进行建模，并结合贝叶斯统计方法进行参数估计和预测。
在进行时间序列分析时，需要注意数据的平稳性和相关性。
平稳性是指数据的均值和方差在时间上不发生明显的变化，相关性是指时间序列数据间存在的相关关系。
如果数据不平稳，则需要进行差分处理；如果数据具有相关性，则需要进行相关性分析。
通过应用时间序列分析模型，我们可以揭示我国航班延误问题的规律，并对未来的航班延误进行预测。
在此基础上，航空公司和机场管理方可以采取相应的措施，如优化航班排班、改善航班调度和加强设备维护等，以提高航班的准点率和服务质量。
政府部门也可以针对航班延误问题制定相关政策和措施，促进航空产业的发展。
基于机器学习的航班延误预测研究
基于机器学习的航班延误预测研究
摘要
本文是基于机器学习技术的航班延误预测的研究。
主要分析航空公司
的数据，提取相关的航班延误特征，设计一种机器学习模型来预测航班延误。
为了达到预测的目的，先对数据进行预处理，提取有用的特征，然后
选择相关的算法和模型进行训练和测试，最后评估模型的表现。
结果表明，本文设计的基于机器学习的航班延误预测模型，能够有效的预测航班的延
误情况，获得了较高的准确率。
关键词：机器学习；延误预测；航空公司；数据预处理；特征选择
1引言
近年来，由于气候变化、燃油短缺、限制飞行时间以及其他技术和管
理问题，导致航空公司的延误率有所上升。
为此，航空公司需要采取有效
的措施来抑制延误率，从而保障航班的安全性和准时性。
由于航班延误会
对航空公司的经济利益造成严重的影响，因此预测航班延误是有必要的。
而近年来，机器学习技术已经成为预测航班延误的重要手段，被广泛施用
在航空公司的日常管理中。
本文基于机器学习技术进行了针对航空公司的航班延误预测研究。
本
文的主要目的是建立一种通用的机器学习模型，用于对航班延误进行准确
的预测。
航班延误问题模型
相比而言，排名第一的东京羽田机场高达 95.04%。而且在该榜单中，倒数 7 个 全是中国航企。由此可见，该新闻报道是真实的。 5.1.2.2 衡量航班延误情况的指标判定 香港南华早报网根据美国航空数据网站 FlightStates 关于准点率的统计数据 认为：中国航班的延误现象最严重。但是，要衡量航班的延误情况，除了看准点 率，航班的平均延误时间同样不能忽视。在此需要说明一下国内关于准点率的定 义标准。准点率的具体计算是：在最近一个月内，准点起飞的航班数除以实际执 行的航班数就是准点率。国内关于准点航班的标准是：一个航班实际起飞时间在 计划起飞时间 30 分钟以内完成起飞。由此看出，准点率高的机场，不一定能说 明它的平均延误时间就短。 因此，有必要对航班准点率和平均延误时间的相关程 度进行研究。于是我们收集了来自中国民航局《2013 全国民航航班运行效率报 告》中关于 2013 年月度准点率与月度平均延误时间的数据，统计如下表 1 所示：
Anovab 模型 1 回归 残差 总计 平方和 249.329 24.921 274.250 df 1 10 11 均方 249.329 2.492 F 100.046 Sig. .000a
a. 预测变量: (常量), 航班准点率。 b. 因变量: 航班平均延误时间
表 3.SPSS 回归分析方差分析表 上表 3 是标准的方差分析表。其中的 F 表示方差，Sig 值是回归关系的显著 性系数，是对 F 检验的结果。在统计学中，一般当 Sig<0.05 时认为系数检验显 著。由上表可知 F 统计值为 100.046，Sig=0，非常显著，表明我们这个回归模型 具有统计学意义。
c
Q
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四、问题分析
4.1 问题一分析 航班延误时有发生，不仅会对乘客出行造成影响，而且会增加航空公司营运 成本，更严重的是会影响航空公司的声誉和未来发展。根据美国网站 的统计数据得出了中国的航班延误现象最严重的结论以及在国 际上航班延误最严重的 10 个机场排名中，中国占了其中 7 个的结论。问题一让 我们判断这两个结论正确与否。 我们首先从新闻报道真实性出发，找出数据来源进行验证；然后对衡量航班 延误情况的指标进行判定，运用 SPSS 软件，以月平均延误时间为因变量，以月 准点率为自变量，进行线性回归分析；紧接着收集整理美国网站 2014 年 6 月统 计的全球航班准点率，运用 TOPSIS 综合评价法，分析国内航班延误情况；再结 合航班运行流程图，对国内外统计方式进行差异性比较；最后分析国内航班年度 准点率趋势，作出年度准点率变化折线图。 4.2 问题二分析 问题二要求找到航班延误主要原因， 我们首先通过查阅数据得到航班延误的 原因数据， 对航班延误原因进行分类，然后用关联度分析找到影响航班延误的主 要因素。接着运用层次分析法分析这几个主要因素影响航班延误程度的权重大 小。综合这两步判断什么是航班延误的主要原因。 4.3 问题三分析 问题三要求我们对航班延误提出改进措施，由问题二得出航班延误的主要原 因是公司原因，然后从从航空公司的角度入手，提出四点具体实际的改进措施， 为衡量不同改进措施对航班延误程度的改善措施，我们建立竞争博弈模型，为航
基于数学模型对航班延误时间的研究
摘要对于问题一，建立了回归分析模型，用以验证国内统计标准的合理性。
基于国内外航班延误的统计标准不同，由于flight stats给出的的是国际主要大型机场的排名，通过收集2014年国内十大航空公司部分月份的航班延误时间，然后进行数据统计与整理，对收集到的十个机场部分月份的指定天数的航班延误时间进行统计，进而求指定天数十个机场航班延误时间的平均值，判断得知flight的统计标准是不合理的。
对于问题二，建立层次分析模型，从中分析得出导致航班延误的最主要因素。
得出导致航班延误的主要因素权重排序由高到低为：航空公司运行管理、流量控制、恶劣天气影响、军事活动、以及机场保障，即导致航班延误的最主要因素是航空公司的运行管理。
对于问题三，建立时间序列模型，利用一次指数平滑法建立预测模型，然后对预测的航班延误时间峰值进行人为调控。
建立指数平滑模型α是合适的，最后对航班延误时间进之后进行模型评估，进而求出2.0=行预测，分析曲线走势，并与具体的航班延误时间进行对比分析，讨论模型的效用性。
本文综合利用回归分析模型、基于层次分析法的综合评价，使用相关软件，对航班延误问题进行了多角度的分析。
并给出了航班延误的时间序列模型，对航班延误作出了理论预测，且对模型的适用范围做出了推广，最后给出了模型的优缺点和改进方案，在实际应用中有较大的参考价值。
关键词：回归分析模型；层次分析法；时间序列模型；指数平滑法一、问题重述随着我国民航运输业的快速发展，我国民航业正在经历美国等西方发达国家在上个世纪七十年代放松航空管制后航空业务量急剧膨胀，导致机场和空域拥堵严重、航班延误快速增长的局面。
2015年3月21日，香港《南华早报》报道，据总部设在美国的空中旅行数据提供商flight stats（以下简称flight）介绍，在全球61个最大机场中，中国机场及航空公司的准点离港表现可谓全球最差，准点离港表现最差的7个机场均位于中国内地，其中上海虹桥机场、浦东机场和杭州萧山机场分别以37.17%、37.26%和37.74%的准点率排名垫底。
航空业中的航班延误预测算法研究
航空业中的航班延误预测算法研究随着航空业的不断发展，航班延误一直是航空公司和乘客关注的焦点之一。
航班延误不仅给航空公司带来经济损失，还会影响乘客的行程计划，给航空业带来负面影响。
因此，航班延误预测成为了非常重要且关注的研究领域。
本文将探讨航空业中的航班延误预测算法的研究现状和发展趋势。
航班延误是指航班到达目的地的时间晚于预定的起飞或到达时间。
航班延误可能由多种原因引起，包括天气情况、机场运营问题、空中交通控制、技术故障等。
因此，要精确地预测航班延误是一项具有挑战性的任务。
目前，航空业中的航班延误预测算法主要分为两种类型：基于统计的方法和基于机器学习的方法。
首先，基于统计的方法是一种传统的延误预测方法。
这种方法通过分析历史数据和统计模型来预测航班延误。
其中，常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
回归模型通过建立航班延误与其它因素之间的关系来预测延误情况。
时间序列模型则根据时间的相关性来预测航班延误。
这些方法虽然简单且易于实现，但在处理复杂的延误情况上存在一定的局限性。
其次，基于机器学习的方法是近年来快速发展的一种延误预测方法。
这种方法通过利用大规模的航班数据和机器学习算法来建立预测模型。
机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
这些算法通过学习历史数据中的模式和规律，预测未来航班的延误情况。
相比于基于统计的方法，机器学习方法能够更好地处理非线性关系和复杂的数据分布。
然而，机器学习方法依赖于大量的数据和特征工程，对于某些情况下的小样本数据可能会有一定的限制。
除了基于统计和机器学习的方法，还有一些新兴的延误预测算法正在被研究和应用。
其中，基于深度学习的方法是当前研究的热点之一。
深度学习算法通过构建深层神经网络来自动学习数据中的特征，并通过这些特征来进行预测。
深度学习算法的优点是可以自动提取数据中的特征，避免了手动进行特征工程的问题。
但与此同时，深度学习算法也面临计算复杂度高和需要更多数据的挑战。
航班延误预测模型的建立与优化
航班延误预测模型的建立与优化摘要：航班延误给旅客带来不便，也给航空公司和机场管理部门带来了巨大的经济损失。
因此，建立一个准确的航班延误预测模型对于航空业来说是至关重要的。
本文将介绍航班延误预测模型的建立和优化的过程，包括数据收集与清洗、特征选择、模型建立、评估与优化等主要步骤。
同时，还将讨论一些常用的预测模型，并对如何进一步优化模型性能提出一些建议。
1. 引言近年来，随着航空业的迅速发展，航班延误问题日益突出。
航班延误不仅影响旅客的出行计划，还导致航空公司和机场管理部门巨大的经济损失。
因此，通过建立一个准确的航班延误预测模型，可以帮助航空公司和机场管理部门更好地进行航班调度、资源分配等工作，从而提高航班的准点率，减少延误现象的发生。
2. 数据收集与清洗航班延误预测模型的建立首先需要收集相关的数据。
这些数据可以包括航班的出发地、目的地、起飞时间、机型、航班时刻表、天气情况、机场状况等信息。
收集数据可以通过机场管理部门、航空公司等渠道获取。
在数据收集之后，还需要对数据进行清洗。
数据清洗是为了去除数据中的噪声、缺失值等错误，并对数据进行格式转换、去重等操作。
只有经过数据清洗之后的数据才能保证模型的准确性和可靠性。
3. 特征选择特征选择是指从收集到的数据中选择与航班延误相关的特征。
在特征选择过程中，需要根据领域知识和专业经验，选取对航班延误预测具有重要影响的特征。
常用的特征包括起飞时间、机型、航班时刻表、天气情况等因素。
特征选择的目的是减少模型的复杂性和计算成本，提高模型的预测准确性。
通过合理选择特征，可以更好地描述航班延误的影响因素和规律。
4. 模型建立模型建立是航班延误预测的核心部分。
在模型建立过程中，可以采用多种机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
对于航班延误预测问题，常用的模型包括支持向量机、神经网络和随机森林。
根据不同的数据集和需求，选择合适的模型进行建立。
5. 模型评估与优化建立模型之后，需要对模型进行评估和优化。
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计 算 机 与 数 字 上 程
Ｃｏ ｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌ ｇｎ ｅ ｉｇ ｍ ｕｅ ｇｔ ａ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ
ＶＯ． ９Ｎｏ １ １３ ．
Ｚ １
２１ ０ １年第 ｌ 期
平 均 保 障 延 误 时 间 （ Ｌ Ｔ） 模 方 法 研 究 Ｍ Ｄ 建
孙 磊 贾 云献 王 帅
１ 引 言
现代 装 备 系统 越 来 越 复 杂 ， 求 其 寿命 、 务 要 任
时间越 来越 长 ， 维修性 、 重复 使 用性 越 来 越 高 ， 可 并
ＭＬ ＤＴ模 型 。先 分 析 美 军 目前 使 用 较 多 的 图估
法 ， 用解 析 法 和 基 于 排 队论 的 ＭＬ Ｔ 建模 方 法 再 Ｄ
ＭＬ ＤＴ，ｗｈ ｃ ｓ ｔ ｅ ｍａｎ ｉ ｄ ｘ ａ ｆ ｃ ｉ ｇ ｓ ｐ ｏ ｔ ｂ ｌ ｙ ｉｈ ｉ ｈ ｉ ｅ ｆｅ ｔ ｕ ｐ ｒａ ｉ ｔ ．Ｔｈ ｅ ｔ ｏ ｓａ ｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ：ｐ ｏ ｅ ｈ ｄ ｅ ｏ ｕ ｉｎ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｄ ｎ ｎ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ｌｔ ｍ ｔ ｏ ，ｒ ｓ ｌ ｔｏ ｔ ｏ ｎ ｔ ｅＭ Ｌ ｈ ＤＴ ｄ ｌ ａ ｅ ｎ ｑ ｅ ｉ ｇ ｔ ｅ ｒ ｍｏ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｕ ｎ ｈ ｏ ｙ，ｓ ｌ ｉｇ ｔ ｅ ｑ ａ ｔ ｙ ｃ ｌ ｕ ａ ｉ ｎ ｐ ｏ ｌｍ ｅ ｖ ｌ ａ ｉｇ ｔ ｅ Ｍ Ｉ ｏ ｖ ｎ ｈ ｕ ｎ ｉ ａ ｃ ｌ ｔ ｒ ｂ ｅ ｗｈ ｎ ｅ ａ ｕ ｔ ｈ ｆ ｏ ｎ ＤＴ ｄ ｘ ｉ ｅ． ｎ Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ Ｍ ＬＤＴ ，ｍｏ ｅ ，ｓ ａ ｅ ｐ ｒｓ ｕ ｕ ｎ ｈ ｏ ｙ ｅ ｒｓ ｄ ｌ ｐ ｒ ａ ｔ ，ｑ ｅ ｉ ｇ ｔ ｅ ｒ Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＢ１ ４ ａ ｓ Ｎｕ ｅ １
平 均保 障 延 误 时 间 （ ＤＴ）１是 在 规 定 的 时 ＭＬ ｌ ］
障延误 时间（ ￣ Ｉ ） ＭＩ Ｙ＇ 三段 。分析 某种 装备在 维修 中 ｓ 请领的过程 ， 需要输人的参数有三类 ， 一是维修工作不 需要备件 的概率 ； 二是从各级仓库获取备件 的时间 ； 三
是各种备 件供应 渠道 的备 件满 足率 。图 １给 出了美
Ａｂｓ ｒ ｃ Ｆｏｒ ｈ ｍ ａ ｄ ｍ ｏ ｒ ｅ ｉ ｍ ｅ ｓ ｔ ｍ ’ ｐｒ ｃｓｏｎ ｓ ｔａ ｔ ｔ ｅ ｄｅ ｎ ｏｆ ｄｅ ｎ ｑｕ ｐ ｎｔ ｙｓｅ ｓ ｅ ｉｉ ｕｐｐ ｔ ｔ ｓ ｏｒ ， ｈｉ ｐａ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｓ ｈｅ ｏ ｌ ｏ ｐ ｒ ｅ ｅ ｒ ｈｅ ｔ ｍ ｄｅｉ ｎｇ ｆ
军对某种装 备 的 ＭＬ Ｔ的计算 过程 。魏佳 等 针 对 Ｄ
此方法专 门编制 了计算软件 ， 本文不再赘述 。
２ ２ 解 障 延 误 时 间 ， 好 制 定 使 最
维 修 时间和 维修 保障 延误 时 间 的判 断准 则 。
２ ２ １ 基 于现场 维修 率 的 ＭＩ ．． ＤＴ计 算模 型
０００） ５０ ３ （ 械 工 程 学 院装 备 指 挥 与 管 理 系 石 家 庄 军
摘
要
针 对 现 代 装 备 系统 的精 确 化保 障 要 求 ， 装 备 保 障 的 主 要 参 数 指 标 Ｍ Ｉ Ｔ 进 行 了建 模 分 析 ， 对 Ｄ 主要 分 析 了三 种
计算方法 ： 图估 法 、 析 法 和基 于排 队论 的 ＭＬ Ｔ 建模 理 论 ， 决 了评 估 ＭＬ Ｔ指 标 时 的 定 量 计 算 问 题 。 解 Ｄ 解 Ｄ
间 内 ， 障 资源 延 误 时 间 的平 均 值 ， 保 主要 是 指 为 获 取 必要 的保 障资 源 而 引 起 的延 误 时 间 。如 未 得 到
备 件 、 障设 备 等所 引起 的延 误 时间 。 保
论 证提 出的 ＭＬ Ｔ 时 ， 须 定 义 清 楚 哪 些 时 Ｄ 必 间属于保 障 延误 时间 ， 特别 要 界定 清 楚维 修 时 间 和
对装 备 的 ＭＬ Ｔ进 行计 算 分析 。 Ｄ
２ １ 图估法 ．
且 能适 应恶 劣 的作 战使用 环境 ， 有 较 高 的战 备完 具 好 性 和任务 成 功 性 。所 以对 后 勤 保 障 提 出 了更 高
的要求 。
图估法就是用树 状逻 辑 图的方法 将供应 流程 表
示出 来 ， 图将 计 算 过 程 分 为 平 均 申请 反 应 时 间 该 （ Ｒ ）平均供应 反应 时 间 （ Ｒ ） 平均 备件 保 Ｍ Ｔ、 ＭＳ Ｔ 和
关键词 ＭＬ Ｔ； 模 ； 件 ； 队论 Ｄ 建 备 排 Ｔ １４ Ｂ １
中 图分 类 号
Ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ＬＤ Ｔ ｏ ｅ ｉ ｇ Ｍ ｅ ｈｏ ｓ ａ ｃ ｎ Ｍ Ｍ ｄ ｌｎ ｔ ｄ
Ｓｕ Ｌｅｉ Ｊｉ ｎ ａ Ｙｕｎｘ ａ Ｗ ａ ｉｎ ｎｇ Ｓｈｕ ａｉ
从定 义 中 可 以看 出 ， Ｄ 是 设 备 在 后 勤 保 ＭＬ Ｔ
２ ＭＬ ＤＴ 计 算 模 型 与仿 真
本 文针 对装 备系 统从 不 同 的角度 ， 别 建立 了 分
障 中延误 时 间 的期 望 值 。根据 美 军 国 防报 告 相 关
文献 ， ＤＴ的计 算公 式可 分 为以下 两种情 况 ： ＭＬ
＊
（ ｐ．ｏ ｕ ｐ ｎ ｍｍａ ｄ＆ Ｍａ ａ ｅ ｎ ｇｎ ｅｉｇ，Ｏｒ ｎ ｎ ｅＥｎ ｉｅ ｒｎ ｌ ｇ ，Ｓ ￣ａ ｈ ａ ｇ ０ ０ ０ ） Ｄｅ ｔ ｆＥｑ ｉｍｅ ｔ Ｃｏ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔＥｎ ｉｅ ｒｎ ｄ ａ ｃ ｇｎ ｅｉｇ Ｃｏｌ ｅ ｈ ｉｚ ｕ ｎ ５ ０ ３ ｅ