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门户枢纽城市建设背景下优化“空港+城市”综合交通枢纽的思考
被引量:
4
1
作者
欧阳欢
高杨
熊烈健
《电子科技大学学报(社科版)》
2019年第3期63-69,共7页
在成都建设门户枢纽城市的背景下,分析了空港区域内综合交通的现状及挑战,明确了优化“空港+城市”综合交通枢纽的意义和目标。综合运用空间开发理论和综合交通枢纽经济与联动开发理论,从强化双流机场的门户枢纽功能,完善多式联运的对...
在成都建设门户枢纽城市的背景下,分析了空港区域内综合交通的现状及挑战,明确了优化“空港+城市”综合交通枢纽的意义和目标。综合运用空间开发理论和综合交通枢纽经济与联动开发理论,从强化双流机场的门户枢纽功能,完善多式联运的对外交通系统,优化枢纽节点布局促进港城融合和构建港城联动的空港区域交通四个方面提出了优化的对策与建议,为相关部门研究“空港+城市”交通枢纽优化和门户枢纽城市建设提供了一定参考。
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关键词
门户
枢纽
城市
“
空港
+城市”
综合
交通枢纽
优化
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职称材料
基于深层时空图卷积网络的短时到港客流时空分布预测
2
作者
张红颖
贾驰
李彪
《中国民航大学学报》
CAS
2024年第2期44-50,64,共8页
针对空港综合交通枢纽各区域短时到港客流感知能力较弱的问题,提出一种基于深层时空图卷积网络的预测方法。以空港综合交通枢纽的空间连通特点和到港旅客的行为规律为依据,构建深层图卷积网络提取临近时间段内到港客流量分布的空间特征...
针对空港综合交通枢纽各区域短时到港客流感知能力较弱的问题,提出一种基于深层时空图卷积网络的预测方法。以空港综合交通枢纽的空间连通特点和到港旅客的行为规律为依据,构建深层图卷积网络提取临近时间段内到港客流量分布的空间特征,并运用门控循环单元提取空间特征序列的时间依赖性,同时利用当前与历史航班信息对预测结果进行修正,实现对目标时间段内各区域内到港客流的预测。基于国内某大型空港综合交通枢纽内到港客流的历史数据展开验证,结果表明,与代表性的预测模型(历史均值模型、自回归差分滑动平均模型、支持向量机回归模型、长短时记忆神经网络、门控循环单元模型、时间图卷积网络)相比,该方法在测试集上的均方根误差和平均绝对值误差均取得最小值,相较于预测精度第二的时间图卷积网络,预测时间范围为5、15、30 min时,均方根误差分别降低了4.19%、7.15%、7.79%,平均绝对值误差分别降低了9.72%、5.05%、8.89%,说明该方法能够更真实地反映不同区域不同时间段内的客流变化趋势,有助于合理地进行空港综合交通枢纽的运力资源配置。
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关键词
航空运输
短时客流预测
深层图卷积网络
航班信息修正
深度学习
空港综合交通枢纽
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职称材料
题名
门户枢纽城市建设背景下优化“空港+城市”综合交通枢纽的思考
被引量:
4
1
作者
欧阳欢
高杨
熊烈健
机构
中共成都市双流区委党校
四川警察学院
出处
《电子科技大学学报(社科版)》
2019年第3期63-69,共7页
基金
四川省委党校科研项目“临空经济示范区背景下优化‘空港+城市’综合交通枢纽的思考”(DY2018036)
成都市社科基金资助项目“门户枢纽城市建设背景下优化‘空港+城市’综合交通枢纽的思考”(2018R01)
文摘
在成都建设门户枢纽城市的背景下,分析了空港区域内综合交通的现状及挑战,明确了优化“空港+城市”综合交通枢纽的意义和目标。综合运用空间开发理论和综合交通枢纽经济与联动开发理论,从强化双流机场的门户枢纽功能,完善多式联运的对外交通系统,优化枢纽节点布局促进港城融合和构建港城联动的空港区域交通四个方面提出了优化的对策与建议,为相关部门研究“空港+城市”交通枢纽优化和门户枢纽城市建设提供了一定参考。
关键词
门户
枢纽
城市
“
空港
+城市”
综合
交通枢纽
优化
Keywords
gateway hub city
“airport+city” comprehensive transportation hub
optimize
分类号
U9 [交通运输工程]
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职称材料
题名
基于深层时空图卷积网络的短时到港客流时空分布预测
2
作者
张红颖
贾驰
李彪
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
中国民航大学航空工程学院
出处
《中国民航大学学报》
CAS
2024年第2期44-50,64,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1601200)。
文摘
针对空港综合交通枢纽各区域短时到港客流感知能力较弱的问题,提出一种基于深层时空图卷积网络的预测方法。以空港综合交通枢纽的空间连通特点和到港旅客的行为规律为依据,构建深层图卷积网络提取临近时间段内到港客流量分布的空间特征,并运用门控循环单元提取空间特征序列的时间依赖性,同时利用当前与历史航班信息对预测结果进行修正,实现对目标时间段内各区域内到港客流的预测。基于国内某大型空港综合交通枢纽内到港客流的历史数据展开验证,结果表明,与代表性的预测模型(历史均值模型、自回归差分滑动平均模型、支持向量机回归模型、长短时记忆神经网络、门控循环单元模型、时间图卷积网络)相比,该方法在测试集上的均方根误差和平均绝对值误差均取得最小值,相较于预测精度第二的时间图卷积网络,预测时间范围为5、15、30 min时,均方根误差分别降低了4.19%、7.15%、7.79%,平均绝对值误差分别降低了9.72%、5.05%、8.89%,说明该方法能够更真实地反映不同区域不同时间段内的客流变化趋势,有助于合理地进行空港综合交通枢纽的运力资源配置。
关键词
航空运输
短时客流预测
深层图卷积网络
航班信息修正
深度学习
空港综合交通枢纽
Keywords
air transportation
short-term passenger flow prediction
deep graph convolutional network
flight information correction
deep learning
airport comprehensive transportation hub
分类号
F562 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
门户枢纽城市建设背景下优化“空港+城市”综合交通枢纽的思考
欧阳欢
高杨
熊烈健
《电子科技大学学报(社科版)》
2019
4
下载PDF
职称材料
2
基于深层时空图卷积网络的短时到港客流时空分布预测
张红颖
贾驰
李彪
《中国民航大学学报》
CAS
2024
0
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职称材料
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0
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参考文献
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