基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型关菁菁尚蕊蒋安华（中国人民大学统计学院100872）摘要：本文基于美国交通部的公开数据建立了航空运输延误分析预测的时间序列模型。我们针对飞行延误情况进行研究。在建模之前给出了所有要用到的定义概念，为建模提供了测度基础。随后，本文利用所得数据充分描述了航空运输业的概况，包括航线分布、航程分布、延误时长、系统预定飞行设定等。在对数据集充分了解的情况下，我们针对月飞行延误率建立了时间序列模型，通过对这个时间序列模型的检验与评价，我们确信模型取得很好的效果。在文章的最后，我们就本次建模进行了总结，并基于模型的分析预测情况阐述了对于航空运输延误问题的一些启示。一、背景（一）研究背景空中交通管理影响到飞行的安全和效率，已经成为当代一个重要问题。航空活动在二十世纪30年代之前，由于飞机只能在白天天气允许的情况下飞行最多几千米，当时只需由管制员用红旗和绿旗来控制飞机起降，人们关心飞行的安全多于飞机是否按时到达。1934至1945年间，机身和机场都装备了无线电通信和导航设备。二次世界大战给航空技术带来了飞跃性进步，雷达的应用和仪表着陆系统（ILS）。二十世纪80年代后，计算机、空管地面设施和卫星系统被广泛应用到空中交通管理。这些都为空中及地上飞行资源的优化配置提供了便捷，也正是由于航空技术的迅速发展，航空运输量日益增大，除了航空运输安全问题外，航空运输延误也成为了今日的重要课题。我们研究的航班延误问题实际上是空中交通管理成效的一个反映。乘客希望得到最便捷和最安全的航程。航空公司希望每一飞行架次都可以安全、高效和成本最优。在空中交通管理中，地面等待策略也被广泛采用。因为从成本和飞行安全等方面来考虑，地面等待总比空中等待更安全、经济一些，所以地面等待策略实质上是将昂贵的空中等待转化为地面等待，以达缩减费用的目的。但是，这并不意味着起飞前的延误比降落的延误好。事实上，我们总是希望每一飞行架次均可按时完成飞行任务，所有的资源都得到优化配置。因此，为了了解目前民用航空的延误情况，我们将基于得到的数据建立一个关于航班延误时间序列模型。众所周知，统计其实是随机性和规律性的统一。我们希望可以在这些飞行数据中找到一些规律，并将之用于预测。由于统计具有随机性，所以我们得到的预测并不总是准确的。但一般说来，大量的随机事件则会呈现一定的统计规律性。（二）数据来源本文使用的数据来源于美国交通运输部研究与技术创新管理部门（ResearchandInnovativeTechnologyAdministration(RITA)•U.S.DepartmentofTransportation(USDOT),1200NewJerseyAvenue,SE•Washington,DC20590•800-853-1351）。美国交通运输统计局的宗旨是发布完善且高质量的交通运输信息，提高公共和私人决策的效率，其利用网站发布了很多交通运输信息和相关分析，对我们有很大的启发和借鉴意义。我们选择了2003年06月至2009年07月美国所有飞行架次的飞行情况作为数据集。这个数据集聚焦于每架次是否按时飞行。二、问题定义我们关注的经济事件是一架次飞机的飞行情况。此经济事件实际包含三个阶段：起飞，在空和降落。实现一个完整经济事件的飞行称为一个飞行架次。因在这三个阶段都可能出现延误，故我们把飞行架次延误时长定义为在起飞、在空和降落三个阶段的总延误时长。因一次实现的飞行架次延误时长可正可负，正值代表该架次延误，负值则代表按时到达。根据上述定义和既得数据，我们可以计算出所有架次的延误时长以及判断其是否被延误。一般说来，只要在起飞、在空和降落任一阶段发生延误，该飞行架次都会被延误。飞行延误率被定义为一段时间内，飞行架次延误时长为正值的飞行架次数所占当期所有飞行架次总数的比例。三、数据描述（一）变量概览该数据集所含主要指标分为以下大类，共计55个变量：时间；所属航线、出发及到达地点；起降表现；是否取消或绕道飞行；航班概况；延误原因。根据我们的研究目的，初步筛选之后留下了18个变量，如下表所示：变量名变量含义Year年Month月DayofMonth日DayOfWeek星期几UniqueCarrier所属航空公司Origin始发地Dest...
