基于MOOC的《机场运营管理》教学模式探索与分析

为了探究MOOC教学模式和《机场运营管理》课程之间的适切性,以及MOOC教学模式对学生学习《机场运营管理》课程效果的影响,本文通过《机场运营管理》MOOC教学模式设计和应用分析两个阶段,采用问卷调查方法进行研究。结果表明,采用MOOC教学模式能够很好的适应《机场运营管理》课程教学,且学生自主学习能力、团队协作能力和学习效率均有明显提升。

探究大数据在机场运营管理中的运用

大数据指的是信息资产,是在一定时间范围内进行捕捉、管理、整合后,经过特殊处理支持运营管理模式的优化,提升运营管理效率的最好方式。大数据时代下,机场方面的运营管理必须解决更多问题,引起了相关部门管理人员的高度重视后,不妨重新的角度、不同层面出发,巧用大数据的特殊功能进行有效运营管理办法的研究,争取打开新的局面,使机场运营管理工作顺利地走向更大的成功。本文特意探究了大数据在机场运营管理中的运用。

面向交通工程专业的《机场运营与管理》课程教学探讨

面向交通工程专业教学的需要,分析了交通工程专业的特点以及《机场运营与管理》课程在交通工程专业中的地位和作用。通过对《机场运营与管理》课程的知识构成和当前教学模式特点的分析,从内容体系、教学形式和考核方式等方面提出了面向交通工程专业的机场运营与管理教学思路。

机场运营与管理的教学案例选择与探索

机场运营与管理是航空交通运输工程本科专业的核心专业课程之一,课程知识体系涵盖面广、知识点分散,通过教学案例加强理解和记忆,在教学案例选择方面,聚焦近期社会热点,同时考虑案例对知识点的覆盖性和复杂程度,并适当补充其他领域的典型案例,必要时还补充相关的知识来帮助理解,有效地改善了学生对课程知识体系的理解。

Airport Passenger Personalized Service System in Era of Big Data

With the continuous growth of civil aviation passenger traffic, airlines and airports must constantly improve the level of operation and management, in order to meet the high quality and the high level of passenger demand for personalized service. This paper puts forward that the airport passenger personalized service system in the era of big data, which can achieve high precision indoor and outdoor positioning seamless switch through using the integration of GPS and Beacon technology. Personalized service client for mobile intelligent terminal was developed to provide more convenient, efficient, dynamic and personalized airport information service for airport passenger.

基于MI-SVR模型的航空旅客出行指数预测方法研究

航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义.针对航空旅客出行情况的预测研究,首先定义一种航空旅客出行指数,通过K-means聚类方法对航空旅客出行指数进行分级;然后基于互信息与相关性原理,选取航空旅客出行情况关键影响特征因子,提出一种基于关键影响因子与航空旅客出行指数互信息的MISVR(mutual information-support vector regression)机器学习预测模型;最后通过上海机场旅客出行指数预测实验对模型进行验证,实验结果显示MI-SVR模型具有可行性与有效性,同时,相比传统的预测模型预测效果更优.此外,实验结果也表明,相对仅基于历史数据进行独立预测,各模型基于互信息引入影响因子进行预测误差更小,研究结果有助于提升机场建设及运营管理水平,同时也可辅助人们选择通过民航交通方式出行的时段.