The Optimizing of the Passenger Throughput at an Airport Security Checkpoint

In order to increase checkpoint throughput and reduce variance in waiting time, the current security process of an airport in the United States has been taken as an example. Depending on the survey data, we use the queuing model to review airport security checkpoints and staffing and to identify potential bottlenecks which disrupt passenger throughput. And the method of improving the traffic volume and reducing the waiting time is deduced by the mathematical formula. The influence of the cultural difference of the passenger security process is analyzed by sensitivity. Based on the security optimization model, the security system is put forward to a certain extent to adapt to different cultural differences. The model takes into account the impact of parameter changes on the airport security process.

基于熵权法和灰色关联法的支线机场吞吐量影响因素分析

支线机场的建设与发展,可以提高人民群众出行的便利程度,缩小地区之间的发展差距。所以探索我国支线机场的发展路径,激发支线机场的市场活力是非常重要的。支线机场的吞吐量受到多方面因素的影响,根据文章的研究结果和我国支线机场的实际情况,选取产业结构,对外往来等6个一级指标和12个二级指标,将熵权法与灰色关联度相结合进行加权分析,研究结果显示收入支出水平和产业结构类型是影响支线机场吞吐量的重要因素。文章从收入支出水平以及产业结构方面对中国支线机场的发展给出相应的建议。

岳阳三荷机场航空货邮吞吐量预测研究

为了更加科学地规划岳阳三荷机场改扩建方案,确定机场改扩建规模,需要对岳阳三荷机场2030年货邮吞吐量进行预测。本文选取计量经济法、比照法、基于熵权法的类比预测法和客带货指标法等四种方法,深入分析采集的资料和数据样本,得到岳阳三荷机场目标年的机场货邮吞吐量预测值。通过对以上四种方法预测值的分析发现,岳阳三荷机场2030年货邮吞吐量将达到6.5万t,考虑到岳阳经济的可持续发展和预测的偏差性,三荷机场改扩建规模建议按机场货邮吞吐量7万t目标设计。

基于网络搜索信息的多模态数据驱动航空客流集成预测

为了对机场旅客吞吐量进行更高精度的预测,提出了一种基于网络搜索信息的“分解-重构-集成”组合预测新方法。首先,采用平均影响值和时差相关分析法对机场旅客吞吐量相关的网络搜索关键词进行筛选,合成综合搜索指数。其次,利用改进的自适应白噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)方法分别将机场旅客吞吐量和综合搜索指数分解为若干子模态序列,依据子序列的样本熵值重构为高、中、低频序列。以搜索指数中的不同频率成分作为辅助输入信息,分别对机场旅客吞吐量的高频和中频序列采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络(SSA-BP)模型进行预测,而低频序列采用自回归分布滞后模型进行预测,最后将不同频率序列预测值用SSA-BP模型进行综合集成得到最终的预测值。通过实证发现,该组合预测新方法能显著提高预测的精度,并表现出较好的鲁棒性。

基于大样本数据的机场业务量需求预测方法

机场业务量预测是机场建设规模决策的重要依据,基于大量样本数据,采用模型构建和实证分析的方法研究机场业务量需求预测。首先提出相关性回归和主成分回归两种预测方法,针对每个机场的客、货吞吐量,构建一元线性回归、相关性回归、主成分回归和逐步回归4类细分预测模型,并利用203个机场的客、货吞吐量数据对构建的模型进行实证分析。分析结果表明:机场客、货吞吐量与各类宏观变量存在着不同程度的关联性,其中与国内生产总值(gross domestic product,GDP)、社会消费品零售总额、居民可支配收入等变量呈现高度相关性。从4类预测方法的预测效果来看,构建的相关性回归和主成分回归模型预测效果表现较好。统计发现,在可允许的最大绝对误差百分比下,在203个机场中回归分析法可有效预测的机场数量占比达50%以上。机场客、货吞吐量量级越高,回归分析法可有效预测的机场数量越多,旅客吞吐量千万级以上机场和货邮吞吐量5万吨以上机场的可预测机场数量占比均可达90%以上。

机场旅客吞吐量预测方法研究综述

机场旅客吞吐量预测是确定机场建设规模的重要依据,对机场投资决策具有重要意义。为了促进机场旅客吞吐量预测方法的创新研究,本文通过对不同场景下机场旅客吞吐量预测方法进行系统综述,提出特殊事件影响下的机场旅客吞吐量预测方法、旅游驱动型机场的旅客吞吐量预测方法和新建机场的旅客吞吐量预测方法将是未来机场旅客吞吐量预测问题的研究重点。

基于5G通信技术的现代机场航班信息管理系统设计

针对原4G通信网络的机场管理系统带宽小、易受干扰信息影响导致管理数据存在误差的问题,设计了基于5G通信技术的现代机场航班信息管理系统。采用IEEE 802.15.4作为5G通信网络协议,利用5G通信技术采集并传输现代机场实时数据,以提升数据传输速率和质量。在原有的PXA310型号数据处理器上接入数字信号处理(DSP)协同处理器,以增强系统对大量数据荷载的处理能力。根据实时通信的飞机运行数据,实现管理系统的航班数据自动更新、航班延误预警等管理功能。系统测试结果表明:在有、无干扰环境下,该系统的航班数据更新错误率分别为0.78%和0.31%,航班延误预测偏差分别为3.38 min和1.63 min,系统运行吞吐量均能够控制在1 210个/s以上。该系统具有较高的实际应用价值。

岳阳物流环境分析及三荷机场货运吞吐量预测

岳阳是国家区域性中心城市、国家港口型物流枢纽城市、湖南省第二大城市,物流区位优势十分明显,文中从岳阳地理位置、物流产业规模企业发展、物流产业规划、货运枢纽建设和产业集聚等方面分析了岳阳三荷机场航空物流业发展的优势和潜力,并选取与岳阳经济水平相类似的国内十个机场,分析正式通航后前十年的货运吞吐量和年平均增长率,利用比照法预测了岳阳三荷机场2030年的货运吞吐量为51340吨。

基于因子分析和聚类分析的货运机场界定分类

通过构建航空货运机场的综合评价体系,利用因子分析与聚类分析对国内20个机场进行评价与分类,根据聚类结果共分为核心枢纽型、重客轻货型、货运优势型、地区发展型以及政策驱动型五类。相同类型的货运机场在腹地竞争力、机场潜力、货运量级三大公因子方面都有相似之处,往往处于相同的发展阶段,有着相似的地理位置与经济水平,在未来机场货运规划中,能够相互借鉴,相互参考。

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。

基于支持向量回归的旅客吞吐量预测研究

在分析现有机场旅客吞吐量预测方法不足的基础上,利用基于结构风险最小化原则的支持向量回归方法,建立了机场旅客吞吐量预测模型。通过实际数据的检验及与BP神经网络等方法的预测结果相比较,证明应用支持向量回归方法对机场旅客吞吐量进行预测具备可行性,同时具有较高的预测精度。

机场旅客吞吐量的人工神经网络预测方法

利用人工神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性 ,突破传统上基于统计学原理进行机场旅客吞吐量预测的限制 ,设计了具有成都双流国际机场特点的、低成本的机场旅客吞吐量的人工神经网络预测模型 ,经过 BP网络预测软件运行检验 ,并与该机场以前采用的定量预测方法的综合比较 ,证明在该机场应用 BP网络预测方法不仅可行 。

旅游机场吞吐量影响因素初探

近年来,在旅游者航空需求推动下,旅游热点地区兴建旅游机场已成为一大趋势。本文对旅游机场的概念、特点进行了归纳,认为旅游机场至少可以根据其对旅游客流的依赖程度区分为旅游景区机场和旅游城市机场。对机场吞吐量统计数据的分析发现,宏观地理区位是导致游客选择航空旅行方式比重存在差异的主要原因。对黄山和九寨沟等多个旅游机场的案例分析发现,具体的旅游线路组织方式、地面交通方式和其他机场的分流作用是导致旅游机场吞吐量悬殊的深层原因。在此基础上提出了旅游机场吞吐量影响因素的概念模型并将之用于喀纳斯机场和宜昌机场的分析。

机场旅客吞吐量预测的组合方法研究

为提高机场旅客吞吐量预测的准确性,在综合计量经济法和时间序列预测方法各自优点的基础上,采用组合预测方法,使用多元线性回归模型确定组合预测方法的权重.以北京首都国际机场1994～2004年的旅客吞吐量为例,组合预测方法的平均拟合误差为3.36%.结果表明:组合方法总体上具有较高的预测精度和稳定性,既优于传统的计量经济法,也优于时间序列预测方法.

基于逆向重力模型的枢纽机场旅客吞吐量估计方法

为了利用航空OD客流数据精确估计机场旅客吞吐量,描述了全连通线性航线网络和枢纽辐射航线网络,根据枢纽机场之间的OD客流矩阵,建立了逆向重力模型标准代数算法和基于哈密顿图原理的简化代数算法,分析了在不同距离修正指数下,算法的拟合与估计精度。分析结果表明:简化代数算法与模型标准代数算法最优吞吐量回归直线的可决系数都为0.84,斜率分别为0.91和0.87,比较接近。可见算法的拟合效果优良,估计精度高,且简化代数算法需要的数据少,尤其适合大规模OD矩阵分析。

基于熵权法的新机场货邮吞吐量类比分析预测

针对新建机场缺少历史数据这一事实,利用熵权法确定各经济指标权重,综合各指标权重计算类比机场所在城市综合评价指数,给出类比预测方法,根据类比城市综合评价指数计算新建机场吞吐量及未来增长率.以九寨沟黄龙机场为例,对类比预测法进行了实证分析研究.

机场旅客吞吐量的影响机理与预测方法研究

旅客吞吐量的预测对于机场的建设和管理具有重要的意义 ,而目前多数预测技术都不适用于我国尚不成熟的航空市场 .本文从可能影响机场旅客吞吐量的若干因素出发 ,采用主成分分析法提取了最关键的因素 ,剖析了机场旅客吞吐量的内在影响机理 ,并且提出了基于影响机理的预测模型 .以北京首都机场的旅客吞吐量预测为例进行了应用研究 ,采用趋势分析法对预测结果进行了检验 .结果表明 ,模型能够较准确地预测出机场的旅客吞吐量 .

基于组合预测方法的民航旅客吞吐量预测研究——以首都机场为例

"十二五"是中国民航业发展的黄金时期,机场民航旅客吞吐量也将呈快速发展态势。首都机场是中国最大的民用机场,通过科学合理的方法对其旅客吞吐量进行预测的研究意义重大。利用最新历史数据,采用多元线性回归模型和时间序列趋势外推模型,分别对首都机场2012—2016年的旅客吞吐量进行预测。为了克服两种单一预测方法的缺陷,采用组合加权方法对预测结果进行组合预测。最后,根据组合预测值和历史值的误差比较分析。研究结果表明:组合预测方法能够提高预测的准确性,减少预测误差。

中国区域多机场系统旅客吞吐量预测方法研究

随着航空运输业的发展,区域单一枢纽格局被打破,区域性枢纽和次枢纽逐渐形成,进而产生区域多机场系统。对影响旅客在区域多机场系统中选择机场时的主要因素进行了分析,并以上海、杭州为中心的区域多机场系统为例,根据旅客选择机场的偏好,确定了三方面主要影响因素——机场的航班状况、航空运输票价水平和机场服务质量,运用多项式logit(MNL)模型对区域多机场系统中各机场分担率,以及相应旅客吞吐量的预测方法进行了研究,为未来机场预测体系的建立提供了定量分析的方法和思路。

组合模型在机场旅客吞吐量预测中的应用

研究机场运输优化控制问题,机场旅客吞吐量受到政治、经济、节假日、票价和天气等多种因素影响,具有周期性和非线性变化特点,传统单一预测方法只能描述其部分变化规律,预测精度低。为了提高机场旅客吞吐量预测,将灰色模型和BP神经网络相结合,形成一种机场旅客吞吐量组合预测模型。首先组合预测模型利用灰色模型对线性变化部分进行预测,然后采用BP神经网络对非线性变化部分进行预测,并对预测误差进行补偿。仿真结果表明,组合模型,解决了单一预测模型存在的缺陷,提高了机场旅客吞吐量预测精度,为机场旅客吞吐量预测提供一种新的思路。