基于旅客流量的机场广告位价值评估模型

机场广告收入作为机场非航空收入的重要组成部分,其定价问题对于机场运营管理十分重要。当前,我国大部分机场普遍采用基于历史价格惯性同时适当参考当年客流总量来微调广告价格的定价机制。该定价机制难以有效反映不同位置广告的真实价值。本文提出了一种基于旅客流量的定价机制,以评估机场航站楼内广告位的相对价值。采用数学模型,结合机场的物理布局以及航班和旅客数据来计算旅客流量的分布,并根据此对广告位的价值进行评估。同时,运用首都机场的样本数据进行了应用测算。研究结果表明,该模型的应用能够反映出同一媒体形式的机场广告位在不同空间和不同时间价值的差异,这为机场广告经营单位进一步采用差异化的动态定价策略以及灵活的广告投放策略提供了理论基础。

基于时间序列分析的航站楼安检旅客流量预测

对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(GABP)预测安检旅客流量;分别设定时间尺度为2 min、5 min和10 min等,分析不同时间尺度对安检旅客流量预测精度的影响。基于北京首都国际机场T3航站楼实际安检旅客流量数据的实验结果表明,采用GABP神经网络对以2 min为时间尺度的安检旅客流量预测能取得较好的预测精准度。

航线旅客流量组合预测模型

航线旅客流量预测是航空公司航线网络优化的关键技术,传统的预测方法包括回归法、时间序列法等面向旅客订座数进行预测,鲜见考虑航线旅客流量数据较强的随机性和持续增长特性。为了解决上述问题,该研究在回归法的基础上分别基于两种不同的参考期进行预测,并提出一种组合预测模型。该模型的构建分为4个阶段:(1)将传统的订座数预测转换为对客座率的预测,并对客座率数据的一阶累加平滑处理,使得研究目标曲线变得平滑且单调;(2)采用DOW策略的回归法模型预测目标年份的数据;(3)以相邻年度同期拟合曲线的点差值来模拟年度增长量,建立预测模型;(4)针对第2、3阶段两种模型的预测结果,取加权平均值,建立新的组合预测模型。该研究选取某航空公司2011—2015年全年XMNPEK航段客座率数据为依据,预测2016年上半年的客座率数据。对比传统的回归法、时间序列法两种模型的预测结果,平均绝对误差由原来的4.76和4.21缩减到3.77,预测的准确性有明显提高。

利用杭州秋季气候资源开发秋季旅客流量

前言旅游客流量是衡量旅游业发展的一项主要指标,近几年来,与北京、广州、西安、桂林等风景旅游城市相比,杭州的增长幅度较小,其中气候是起制约作用的主要因素之一。为开发杭州游客流量,在现有旅游资源的基础上,充分发挥秋季旅游气候资源的优势,扩大秋季旅游时空容量,是发展杭州旅游事业的一条行之有效的途径。

铁路旅客流量规律及预测

本文利用铁道公司进行脱敏处理的旅客列车梯形密度表为数据源,研究日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路的具体情况。研究发现,客流量呈现有规律可循的波动,客流量波动与节假日激发的旅游流、探亲流、学生流以及民工流有关,每年客流高峰时段主要集中于春运、暑运、小长假、黄金周以及双休日。通过数据分析可以判断天气因素对于旅客的铁路出行影响不大。此外,我们运用时间序列预测了未来两周的客流分析,给铁路运输给出相应的参考。

铁路节假日旅客流量的预测

正确地预测节假日旅客流量，是编制节假日旅客运输计划、加开临时客车、组织均衡运输等项工作的基础，在日常旅客运输中占有重要地位。

铁路旅客流量监控系统

通过网络传输手段实现了全国铁路旅客流量的实时监控, 介绍了这种监控系统的构成、特点、组网以及系统将来扩容时的注意事项。

基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。

基于评价模型的航站楼旅客流量异常预警模型研究

大面积航班延误或取消的情况下,航站楼内易发生旅客流量异常进而导致机场的服务保障能力受到考验,因此,对航站楼内旅客流量进行异常预警是十分必要且刻不容缓的。文章主要通过研究特殊天气以及空中管制因素影响下航站楼内旅客流量变化的规律,建立基于评价模型分别建立特殊天气因素单独影响、空中管制因素单独影响以及特殊天气和空中管制双因素共同影响下航站楼内旅客流量的预警模型。通过建立上述预警模型,可以根据不同因素的影响程度来预测航站楼内旅客流量的变化,进而为机场的服务保障能力提供量化的辅助性支持。

基于BP神经网络的铁路旅客流量预测分析

结合2016年数据挖掘竞赛的铁路旅客流量预测案例,寻找影响铁路旅客流量的重要因素,通过分析其影响规律,采用BP神经网络模型预测未来两周的旅客流量,阐述了数学建模中的BP神经网络在实际问题中的应用过程和模型求解方案,同时借助平均相对误差对模型的预测效果进行评价,为铁路旅客流量变化的预测提供新的策略。

对奥利机场南站候机楼旅客流量的分析与优化

面对奥利机场日益增长的旅客流量,为了满足旅客对机场服务质量的更高要求,巴黎机场集团(ADP)下属奥利机场决定对其南站候机楼的旅客流量进行分析与优化。本文一共分成三个部分,第一部分介绍了奥利机场南站的相关背景;第二部分是对南站候机楼旅客流量的抽样分析;第三部分提出了优化客流的具体建议和措施。

基于GMM聚类的AM-BiLSTM机场安检旅客流量预测

针对现有安检旅客流量预测研究大多为正常情况下的预测,未考虑异常突发情况下安检旅客流量的变化趋势,提出一种基于高斯混合模型(GMM)聚类的融合注意力机制的多变量双向长短期记忆(AM-BiLSTM)机场安检旅客流量预测模型。首先,利用GMM聚类算法对原始数据集使用日期特征和延误特征分别进行聚类分析,根据聚类所得的不同日安检旅客流量场景构建不同的AM-BiLSTM旅客流量预测模型。实验结果表明:与现有多种预测方法相比,该方法在不同场景下均能准确预测各时段的安检旅客流量。

以数字孪生“化实为虚” 让旅客高效出行

如今,旅客们无不期待舒适、高效的旅行体验,一次误机就可能导致一场原本美好的旅途或一次重要的商务洽谈化为泡影。因此,机场运营方需要提高机场处理效率来满足日益增长的旅客流量需求。其中,安检和行李处理是机场运营的重要环节,显然,更加自动化、智能化的行李检测流程能够保证旅客的良好体验。为给客户提供面向未来的产品和解决方案,范德兰德携手施耐德电气,用数字孪生“化实为虚”,助力旅客体验高效出行。

基于经验模态分解的航空公司旅客流量分析

航空公司的旅客流量受宏观经济、季节性、竞争等诸多因素的影响,具有显著的非线性和非平稳性。不同于以往研究,本文提出应用经验模态分解(简称EMD)方法对航空公司的旅客流量进行分析。文中航空公司的旅客流量序列被分解为受宏观经济驱动的趋势项、受季节性因素影响的低频部分和受竞争等不确定性因素影响的高频部分。研究表明,EMD方法能有效地分解旅客流量序列,而且相比传统的线性预测模型,经过EMD分解的预测方法能得到更高的预测精度。

机场到港旅客乘坐出租车短时需求预测

对机场旅客陆侧交通需求进行准确预测是机场陆侧交通资源合理分配的重要依据.针对机场到港旅客乘坐出租车短时需求开展研究,从群体角度出发,考虑其他交通方式的影响,基于交通方式的交互直接预测机场乘坐出租车到港旅客流量.采集机场到港旅客出租车订单数据、机场到港飞机数据、机场天气报文数据和机场到港旅客地铁闸门数据,搭建LightGBM模型并根据具体情景采取网格法或贝叶斯优化进行参数标定,预测机场到港旅客乘坐出租车流量,结果优于6个传统经典模型,相比于以往研究,模型考虑乘坐地铁旅客数量对乘坐出租车旅客需求的影响,预测精度更高.研究结果可推广到机场其他陆侧交通方式,完善机场集疏运系统.

长白山北坡风景区游客流量的时空分布特征及发展趋势

通过收集长白山北坡风景区历年游人数量资料和景区实地调查资料，研究了旅客流量的时空特征、景区压力、旅客的季节分布特征，提出了旅游景区管理对策，并初步分析了长白山景区承载力及未来发展趋势．

当前旅客列车超欠不均的原因和应采取的措施

用大量数据分析当前铁路特直快列车超员和慢车虚糜的原因：剖析了客流数量和结构的变化；各种列车数量结构及分布上的不合理；铁路管理机制的不适应。为此提出了综合治理的三方面改革和调整旅客列车开行结构五点措施。

多措并举维护旅游市场价格秩序 协同发力打造“长红旅游城市”品牌

“陶”醉世界,“瓷”名天下。2023年中秋、国庆假期,景德镇市迎来旅游旺季。“吃、住、行、游、购、娱、停”既是旅游市场的核心组成部分,也是展示城市文明和城市形象的窗口。面对旅客流量激增的考验,江西省景德镇市各级市场监管部门积极“迎考”,多措并举全力护航瓷都旅游市场价格秩序,力争为八方来客营造放心、安心、舒心的旅游环境。

铁路大型客运站检票口、阶梯和自动扶梯通过能力研究

在北京、天津、上海、哈尔滨、济南等城市对铁路14个大型客运站进出站检票口的检票客流进行抽样统计,采用SPSS统计软件分别计算人工检票方式和闸机检票方式的检票速度及其分布,并根据不同检票方式下进出站检票口检票速度的均值及标准差提出检票口通过能力的设计参考值。根据对北京站和北京西站下行阶梯上旅客平均走行速度和平均占用面积的统计数据,借鉴国内外相关研究并通过Origin的绘图和数据分析软件,拟合出下行阶梯上旅客平均走行速度与平均占用面积之间的关系式,以及下行阶梯单位梯宽旅客流量与旅客平均占用面积的关系曲线;然后根据单位梯宽旅客流量与最大单位梯宽旅客流量的比值确定下行阶梯不同服务水平对应的下行阶梯通过能力的参考值。根据对北京南站旅客乘坐进出站自动扶梯的统计数据,得到进出站自动扶梯单位踏板宽度旅客流量的均值和标准差,据此提出进出站自动扶梯通过能力的设计建议值。

“美洲的首都”迈阿密

碧海蓝天,白云金滩,椰树海风,高楼林立,世界一流的酒店和餐厅,璀璨斑斓的夜生活勾画出热带天堂——这就是迈阿密。作为一个亿万人向往的度假胜地,迈阿密更是人们尽情享受浪漫之旅的理想目的地。迈阿密位于美国佛罗里达州东南角比斯坎湾、佛罗里达大沼泽地和大西洋之间,它是一座国际性的大都市,在金融、商业、媒体、娱乐、艺术和国际贸易等方面拥有重要的地位。迈阿密是许多国际著名公司、银行和电视台的总部所在。