多航班多行李提取模型

为了解决枢纽机场航站楼旅客行李认领区的拥挤状态,提高行李认领效率,分析了静态行李提取模型的不足,以现有单航班单行李认领动态模型为基础,考虑了一条行李转盘可同时处理多个航班的行李,同一旅客交运的多件行李不能保证同时到达目的地机场的行李转盘的实际情况,提出了多航班多行李提取模型,分析了不同需求下的行李提取区拥挤状态。分析结果表明:在单航班单行李条件下,有约9 min旅客密度超过了1.0人·m-1,行李提取服务水平低于E级,在多航班多行李条件下,有约8 min旅客密度超过0.6人·m-1,服务水平达不到C级,因此,新模型分析效率高。

机场航站楼行李提取大厅面积计算方法

航站楼行李提取大厅是机场旅客最集中的重要区域之一,大厅的面积直接关系到航站楼空间资源配置、整体运行成本以及旅客服务水平,因此做好该区域面积规划尤为重要。然而,目前航站楼功能区面积确定方法过于粗糙和保守,并且忽略了旅客到达分布特性和服务设施利用的时间性。本方法借助旅客流和行李流累计到达概率分布曲线,通过引入停留时间的概念,将时间融入到空间需求中,实现了行李提取区面积优化。

单航班行李提取旅客密度动态预测

针对行李提取区旅客拥挤问题,结合行李提取流程分析和历史数据机器学习,提出一种基于贝叶斯网络的单航班行李转盘旅客密度预测模型。利用贝叶斯网增量学习的特性实现模型的动态调整,使该模型可以对新数据更好的适应和调整,并得出更准确的旅客密度预测值。使用国内某大型枢纽机场数据,采用期望最大化(EM)方法对模型进行训练。实验结果表明,所建模型能有效预测航班行李提取的旅客密度,具有较高的准确度。

航站楼旅客行李提取转盘的指派优化分析

我国机场旅客吞吐量的不断增长导致航站楼内运行资源越发紧张。为提高旅客行李提取转盘运行效率,将遗传算法用于行李提取转盘分配问题中,以行李提取转盘的均衡使用为目标函数,根据函数模型,设计遗传算法求解步骤,并采用MATLAB进行仿真分析。与采用蚁群算法的行李提取转盘指派方式的结果进行对比,表明在优化行李提取转盘分配和使用效率问题上,遗传算法比蚁群算法的指派方式更优,达到了目标要求,提供了一种为解决机场行李提取转盘指派问题的可行方法。

基于RFID技术的行李提取再确认闸机的设计与实现

为实现在行李提取环节对旅客与提取行李的自动核验,笔者采用RFID自动识别技术设计实现了一款行李提取再确认闸机及中心控制系统。该设备集成了RFID标签识别子系统、人脸识别子系统、"身份证+护照"识别子系统和条码识别子系统,实现了旅客自助通行、行李自动核验,能够有效降低人工核验成本,避免出现行李错拿、丢失问题,降低旅客的投诉量。

基于动态客流量的航站楼空调系统滞后特性模拟研究

航站楼作为大空间公共建筑,由于其独特的功能特性,内部客流量大且变化剧烈,导致空调系统传统的被动式反馈控制难以快速响应区域内的人员密度频繁随机变化,系统调节滞后于人员密度变化,进而导致系统供需不匹配,造成能源利用效率低和室内热舒适性差等问题。本文以某大型机场航站楼行李提取厅为研究对象,基于Modelica语言并利用Dymola软件建立了空调系统动态仿真模型,通过模拟行李提取厅的空调系统的运行,研究不同人员密度下的空调系统滞后时间尺度,并分析不同的滞后时间对系统能耗及室内环境的影响,从定性及定量双重角度分析系统滞后特性的影响因素,为行李提取厅空调系统的优化控制奠定基础。