基于二分K均值算法的机场旅客群体划分模型

为旅客提供个性化服务是机场未来提升服务品质的发展方向,而旅客群体的细分是个性化服务的重要前提。通过提取天津机场安检信息系统旅客数据,分别建立机场旅客主体特征和出行特征划分模型。分析表明,采用二分K均值算法可对机场旅客进行有效划分,聚类结果较为理想。

基于评价模型的航站楼旅客流量异常预警模型研究

大面积航班延误或取消的情况下,航站楼内易发生旅客流量异常进而导致机场的服务保障能力受到考验,因此,对航站楼内旅客流量进行异常预警是十分必要且刻不容缓的。文章主要通过研究特殊天气以及空中管制因素影响下航站楼内旅客流量变化的规律,建立基于评价模型分别建立特殊天气因素单独影响、空中管制因素单独影响以及特殊天气和空中管制双因素共同影响下航站楼内旅客流量的预警模型。通过建立上述预警模型,可以根据不同因素的影响程度来预测航站楼内旅客流量的变化,进而为机场的服务保障能力提供量化的辅助性支持。