基于容流匹配的机场离场航班时刻优化——以上海浦东国际机场为例

区域管制扇区容量是影响航班正常率的重要因素。为减少航班延误,基于区域管制扇区的容流匹配,同时考虑航空公司的航班时刻资源配置,对上海浦东国际机场高峰期离场航班进行建模分析,以航班总延误时间最短为目标,以机场容量、区域管制扇区容量、航班时刻调整量为约束条件,对航班时刻进行微调优化,利用软件仿真对高峰期航班时刻优化前后进行对比验证。结果表明,在保证区域管制扇区容流匹配和航空公司时刻资源配置基本不变的情况下对上海浦东国际机场的航班时刻进行优化,可大幅减少机场航班总延误时间。

机场综合能力分析和评估指标设计——以上海机场为例

机场作为展现一个国家经济水平和社会文化的窗口,构建切实可行的综合评估指标体系不仅能够评估机场的运营现状,而且还能够指导机场未来的建设与管理工作,使机场能够在逐步实现全面发展理论体系的基础上快速准确的协调各方系统模块。本文通过从旅客吞吐量、货运吞吐量和飞机起降架次这三个方面研究了上海机场的运营与服务现状,并以此构建了由旅客服务、运营管理、安全保障、环境保护组成的机场综合评估指标体系,以期对机场各方面发展的变化趋势、变化率及协调程度进行科学严谨的评估。

全球机场综合能力比较分析

文章就全球主要国际机场做了对比分析,研究结果表明:全球机场在综合能力上各有优劣,美国机场侧重于运营能力的发展,欧洲机场侧重于营业收入的增长,亚太机场偏向于服务水平的提高,中国机场偏向于均衡发展,各类机场各有所长,各有所短。

基于SD-ARIMA复合模型的虹桥机场旅客吞吐量预测

构建SD-ARIMAp,d,qsp,sd,sqS1复合模型,使用剔除季节趋势后的月度客流量数据对上海虹桥机场2008年1月至2017年12月数据进行建模,以2018年1~8月虹桥机场旅客吞吐量数据作为测试集进行预测验证。结果发现:虹桥机场客流量呈现出冬季偏低的季节性波动趋势;SD-ARIMA复合模型对时间序列极端值数据更为耐受,对客运量表现出较好的拟合效果。通过对模型不同角度的性能分析,本研究构建的SD-ARIMA复合模型具备一定的有效性及优越性,可用于短期的机场客流量预测,同时对机场的运营及资源调配等方面具有一定参考价值。