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关于加拿大航空业提交的市场研究...
总体而言，随着航空公司希望弥补负载因子并最大程度地减少成本，加拿大航空公司竞争环境的变化通常导致路线和路线频率变化。清晰的趋势是朝着较高的座椅密度较大的较大的飞行器的uilizaion，而路线频率已降低。区域内容量保持在前卵形前水平以下，该水平正在以较少的区域饲料范围内恢复。这些互联性和频率的降低也导致了更高的空中旅行成本。右图的图表强调了加拿大大型机场航空公司的频率变化与较小的区域机场的主要影响。由于座位的容量在大型机场仅略有下降，由于上山和座椅致密化，服务频率下降了-3％至-35％。这是能力部署策略的实质性变化。您可以看到趋势影响在较小的机场上被放大，在较小的机场中，频率在-17％至-70％之间。这是由各种因素驱动的，包括熟练劳动力的可用性下降，以及由于持续的飞机交付延误影响波音和空中客车的事实，这一事实仍然非常挑战。
空中地面数据链路甚高频航空公司通信和报告...
为了防止由于消息过载而导致 ARINC 网络中出现过度排队（见附录 A），空中和地面端系统都包含流量控制软件功能。流量控制使用滑动窗口协议，以防止超过五条消息在上一个环回消息中排队，而这些消息尚未被对等设备回显。如果出现过载，并且未收到回显，则将推迟传输新消息，直到收到消息或消息的相应有效性计时器到期。
为什么飞行员不遵守程序航空公司运营商和...
飞行员偏离程序的原因可能有很多。在某些情况下，飞行员可能会无意中偏离程序。也许飞行员不了解程序，或者尚未建立流畅的行为模式。这是新手飞行员经常表达的担忧。他们说，通过飞行经验学到的一件事就是能够顺利地遵循既定程序，以“有序地开展业务”。程序可能会被其他活动打断。如果程序施加过多的认知要求，则可能难以正确执行。程序可能构造不良。（参见 Riesbeck 和 Hutchins，1980，《程序组成原则》）。共享步骤子序列的不同程序之间可能会相互干扰。或者程序可能被设计成飞行员无法理解操作顺序。
ACRP 报告 142 – 航空业变化对小型航空公司的影响
成员维多利亚·A·阿罗约 (Victoria A. Arroyo)，乔治城气候中心执行主任；中心和研究所助理院长；以及华盛顿特区乔治城大学法学院环境法项目教授兼主任 Scott E. Bennett，小石城阿肯色州公路和交通部主任 Deborah H. Butler，弗吉尼亚州诺福克南方公司规划执行副总裁兼首席信息官 Jennifer Cohan，多佛特拉华州交通部部长 Malcolm Dougherty，萨克拉门托加利福尼亚州交通部主任 A. Stewart Fotheringham，坦佩亚利桑那大学地理科学与城市规划学院教授 John S. Halikowski，菲尼克斯亚利桑那州交通部主任 Michael W. Hancock，法兰克福肯塔基州交通部部长 Susan Hanson，马萨诸塞州伍斯特克拉克大学地理学院名誉教授 Steve Heminger，加利福尼亚州奥克兰大都会交通委员会执行董事 Chris T. Hendrickson，宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学教授 Jeffrey D. Holt，蒙特利尔银行资本市场董事总经理、犹他州交通委员会主席，亨茨维尔 Roger Huff，福特汽车公司福特全球海关、物资出口业务和物流标准化经理，密歇根州法明顿希尔斯 Geraldine Knatz，南加州大学维特比工程学院 Sol Price 公共政策学院教授，洛杉矶 Ysela Llort，迈阿密戴德交通局局长，佛罗里达州迈阿密 Joan McDonald，纽约州交通部专员，奥尔巴尼 Abbas Mohaddes，Iteris 公司总裁兼首席执行官，加利福尼亚州圣安娜 Donald A. Osterberg，施耐德国家公司安全与安保高级副总裁，威斯康星州格林贝 Sandra Rosenbloom，德克萨斯大学教授，奥斯汀 Henry G. (Gerry) Schwartz , Jr.，Jacobs/Sverdrup Civil 公司董事长（已退休），密苏里州圣路易斯 Kumares C. Sinha ，普渡大学土木工程 Olson 杰出教授，印第安纳州西拉斐特 Kirk T. Steudle，密歇根州交通部主任，兰辛 Gary C. Thomas，达拉斯地区捷运总裁兼执行董事，德克萨斯州达拉斯 Paul Trombino III，爱荷华州交通部主任，艾姆斯
使用机器学习方法预测航空公司票价
抽象机票定价是一个复杂而动态的过程，受到各种因素的影响，包括需求波动，季节性变化和竞争策略。准确的价格预测对于两家航空公司，最大化收入和客户以确保最佳交易至关重要。传统方法通常无法捕获机票定价的复杂和快速变化的模式。随着机器学习算法的出现，增强了票价预测的准确性和可靠性的潜力越来越大。本文旨在使用ML算法根据航空公司飞行数据来预测票价，并比较ML算法的性能。本文的次要目标是确定影响航空票价的主要因素。本文使用了从开放式来源获得的您和PG的飞行价格数据集。最终数据集由从2022年6月1日至2022年8月30日的962个记录组成，共三个月，其中包括19个不同的变量。将统计测试和ML算法应用于最终数据集。本文比较了培训和测试阶段中的MAE，MSE，RMSE和R2等性能指标，以预测机票价格的各种ML模型。根据模型培训和测试结果，最佳算法是GPR，R2：0.86（训练）和R2：0.90（测试）。这些发现与现有文献一致，进一步验证了某些模型在特定环境中的卓越功效，并证明了该领域的重大进展。本文通过比较各种机器学习算法在预测航空公司票价上的有效性，为模型性能和关键价格确定的因素提供新的和宝贵的见解，从而为文献做出了贡献。
空中地面数据链路甚高频航空公司通信和报告...
为了防止由于消息过载而导致 ARINC 网络中出现过度排队（见附录 A），空中和地面端系统都包含流量控制软件功能。流量控制使用滑动窗口协议，以防止超过五条消息在上一个环回消息中排队，而这些消息尚未被对等设备回显。如果出现过载，并且未收到回显，则将推迟传输新消息，直到收到消息或消息的相应有效性计时器到期。
空中地面数据链路甚高频航空公司通信和报告...
为了防止由于消息过载而导致 ARINC 网络中出现过度排队（见附录 A），空中和地面端系统都包含流量控制软件功能。流量控制使用滑动窗口协议，以防止超过五条消息在上一个环回消息中排队，而这些消息尚未被对等设备回显。如果出现过载，并且未收到回显，则将推迟传输新消息，直到收到消息或消息的相应有效性计时器到期。
空地数据链路甚高频航空通信和报告...
为了防止由于消息过载而导致 ARINC 网络中出现过度排队（见附录 A），空中和地面端系统都包含了流量控制软件功能。流量控制使用滑动窗口协议，以防止超过五条消息在之前的环回消息中排队，而这些消息尚未被对等设备回显。如果发生过载，并且没有收到回显，则将推迟传输新消息，直到收到消息或消息的相应有效计时器到期。
空中地面数据链路甚高频航空公司通信和报告...
为了防止由于消息过载而导致 ARINC 网络中出现过度排队（见附录 A），空中和地面端系统都包含流量控制软件功能。流量控制使用滑动窗口协议，以防止超过五条消息在上一个环回消息中排队，而这些消息尚未被对等设备回显。如果出现过载，并且未收到回显，则将推迟传输新消息，直到收到消息或消息的相应有效性计时器到期。
美国航空业的航空燃油对冲和现代金融理论
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