基于支持向量回归的机场旅客吞吐量预测

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。     

基于灰色模型GM（1，1）的机场旅客吞吐量预测研究

机场旅客吞吐量是机场企业最重要的生产指标，目前还没有一种行之有效的方法来对其进行预测。灰色模型由于需要的原始数据较少，精度较高等优点，能满足预测的要求。探索灰色模型在机场旅客吞吐量预测中的应用可以在很大程度上促进机场企业的发展，提高其经济效益。本文讨论了灰色模型GM(1，1)及其改进模型在机场旅客吞吐量预测中的应用，提出了适合普通周及特殊周机场旅客吞吐量的数据处理方法，提高了预测的精度。     

基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。     

我国机场旅客吞吐量预测方法及其现状

一、目前我国机场旅客吞吐量预测的主要方法机场吞吐量的预测目前最主要的是根据机场项目新、改扩建的不同而选择不同的方法。目前,对于新建机场而言,由于缺乏大量的航空需求历史数据,大部分机场在进行旅客吞吐量的预测时普遍采用三种方法:1.先确定一个基年的潜在旅客吞吐量,再     

环渤海地区机场旅客吞吐量分析与预测

本文对环渤海地区机场的旅客吞吐量变化趋势作了量化分析,采用回归模型和灰色GM(1,1)模型相结合的组合预测法对该地区主要机场的旅客吞吐量进行了总量预测,采用MNL模型确定旅客在进行机场选择决策时各项影响因素的权重,评估各机场影响旅客选择决策时各项因素的整体差异,计算各主要机场的旅客吞吐量分担率及旅客吞吐量预测值。     

禄口国际机场旅客吞吐量的模型及预测

新建机场，需要对旅客吞吐量进行预测，以确定机场的建设规模，避免投资失误；正在运营的机场，需要通过对旅客吞吐量的预测，合理、科学地制订年度计划和中短期发展规划；航空公司关注机场旅客吞吐量的发展趋势，以便制订有效的航线航班计划。本文通过分析1980年至2001年南京机场旅客吞吐量数据和江苏省有关经济指标数据的相关特性，建立了南京禄口国际机场旅客吞吐量的模型，通过检验，可以用于预测南京机场未来1～5年的年度及月度旅客吞吐量的发展趋势。     

中国民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫模型预测

民航旅客吞吐量的规模和增长速度是民航基础数据,是衡量民航发展的重要指标,旨在通过统计学的一般方法揭示民航旅客吞吐量的变化规律、做出准确的预测。民航旅客吞吐量的规模和增长可以使用灰色预测模型进行预测．并且结果比较准确。在此基础上,提出了引入马尔可夫链预测理论,建立民航旅客吞吐量灰色马尔可夫预测模型的设想。以期使预测结果更加准确可靠。在实例中,对比了灰色预测模型和灰色马尔可夫预测模型的预测结果．验证了民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫预测模型预测精度高于灰色预测模型预测精度。可见。灰色马尔可夫预测模型可用于民航旅客吞吐量预测,并可以提供比灰色预测模型更为准确可靠的预测结果。最后．依据灰色马尔可夫预测模型计算得出了2007年和2008年的民航旅客吞吐量预测值．     

中国高原机场旅客吞吐量预测

<正>我国西部地区地处青藏高原和云贵高原,集中了国内绝大多数高原机场。随着西部开发的深入和西部旅游热潮的兴起,高原机场的建设将推动高原地区航空运输的发展。因此,研究未来高原机场旅客吞吐量规模具有实际意义。本文基于时间序列预测法,着重对2020年高原机场旅客吞吐量进行预测,并探讨运量增长对高原型飞机需求的影响,对我国航空运输在高原地区的发展有一定的借鉴意义。1我国高原机场现状根据中国民航局文件《航空承运人高原机场运行管理     

西安咸阳国际机场扩建工程新航站楼消防设计的探讨

西安是我国的西部重镇，西安咸阳国际机场是西北地区枢纽机场，是西安的窗口和形象。机场原有的航站楼及配套设施只能满足年旅客吞吐量250万人次，随着经济建设的不断发展以及党中央的“西部大开发”战略目标的逐步实施，机场旅客吞吐量以每年10％-15％比率增长，预测到2010年旅客机场年吞吐量将达到750万人次，机场急需扩建航站楼和配套设施，作为国家重点工程项目的西安     

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。     

首都机场地面运行容量仿真研究

合理有效地确定机场地面运行容量对于统筹8规划机场建设工程具有重要意义.选取北京首都国际机场作为研究对象,应用Simmod仿真软件对机场3条平行跑道构型下,现状运行条件、东跑道夜间正常降落、缩小尾流间隔3种不同运行情况进行了仿真建模,分析了首都机场的正常地面运行容量和跑道起降架次.仿真结果表明,现状运行条件下,首都机场可满足的年旅客吞吐量约为8820万人次,日起降容量约为1718架次.东跑道夜间正常降落时高峰时段降落架次可提升约8%,缩小尾流间隔有助于提升机场整体运行容量,可满足的年旅客吞吐量约为9000万人次,日起降容量约为1738架次,高峰小时起降容量可提升约3%.     

亚洲10大枢纽机场运营绩效预测研究

提高机场未来运营绩效是可持续发展的关键,对其进行准确预测是改善机场运营绩效的基础。考虑到突发事件的影响,单纯定量预测存在预测失真问题,本文采用定性定量结合分析法预测亚洲 10 大枢纽机场“十四五”期间的运营绩效,对比灰色模型定量分析法和 ARIMA 模型的预测结果,并对机场运营绩效预测结果进行分析。结果表明：灰色模型定量分析法比 ARIMA 模型更适合预测机场运营绩效;与实际统计值相比,灰色模型预测的误差都小于 4%,预测精度较好;采用定性定量结合分析法得到了机场未来运营绩效预测的结果,比单纯定量预测更符合实际情况。     

机场与地方经济发展相关性研究

为了全面、准确的测评机场与地方经济发展相关性,采用了定性和定量相结合的方法进行分析,首先,通过构建机场和地方经济双向互动发展概念模型,阐述机场与地方经济发展相关性。在此基础上,以天津机场为例,构建折算吞吐量与GDP伴生关系分析模型。最后,测算了近10年天津机场对地方经济发展的贡献度及其变化趋势,以期为天津机场在地方经济发展中最大化的发挥其推动作用提供理论指导与方法支撑。     

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。     

提高Spalart-Allmaras湍流模型对分离模拟能力的研究

为了提高Spalart-Allmaras湍流模型对分离的模拟能力,提出了两种改进方法.第一种是根据模型特点而提出的提高对雷诺正应力的模拟精度,第二种是基于湍流特性的理论分析而提出的对模型生成与耗散的关系进行修正.研究结果表明:第一种方法,由于没有明显提高对雷诺正应力的模拟精度,从而并没有提高模型对分离流动的模拟能力;第二种方法,由于改进了模型对强非平衡湍流的模拟能力,从而明显地提高了模型对分离流动的模拟精度.      

导弹武器预研阶段可靠性预计方法

介绍了可靠性预计的概念、作用和方法,阐述了导弹预研阶段可靠性预计的重要性。讨论了预研阶段预计导弹可靠性的步骤和选取方法的原则。     

A geographical and operational deep graph convolutional approach for flight delay prediction

Flight delay prediction has attracted great interest in civil aviation community due to its significant role in airline planning, flight scheduling, airport operation, and passenger service. Flight delay is affected by numerous factors and irregularly propagates in air transportation networks owing to flight connectivity, which brings critical challenges to accurate flight delay prediction. In recent years, Graph Convolutional Networks (GCNs) have become popular in flight delay prediction due to the advantage in extracting complicated relationships. However, most of the existing GCN-based methods have failed to effectively capture the spatial–temporal information in flight delay prediction. In this paper, a Geographical and Operational Graph Convolutional Network (GOGCN) is proposed for multi-airport flight delay prediction. The GOGCN is a GCN-based spatial–temporal model that improves node feature representation ability with geographical and operational spatial–temporal interactions in a graph. Specifically, an operational aggregator is designed to extract global operational information based on the graph structure, while a geographical aggregator is developed to capture the similar nature among spatially close airports. Extensive experiments on a real-world dataset demonstrate that the proposed approach outperforms the state-of-the-art methods with a satisfying accuracy improvement.     

管理型机场视角下的机场非航业务发展路径探究

目前我国机场旅客吞吐量迅速增长,吞吐量超过千万的机场已经达21个,民航运输业的快速发展使得机场管理变得更加复杂.为了提高机场运营管理效率及充分利用旅客带来的非航效益,一些大型机场开始进行管理方式的转变与探索.而机场非航业务发展方式的转变是机场转型的关键.文章在回顾了管理型机场的发展与总结国内外典型机场非航业务特点的基础上,探索了机场非航业务发展的可行路径,以期为我国机场转型中非航业务的发展提供借鉴.     

用相关参数实现参数多步预测的神经网络方法

对相关参数预测的非线性时间序列进行分析,提出了用相关参数实现多参数、多步数预测的神经网络方法,建立了神经网络实时预测模型,并对预测参数进行了综合处理,不仅弥补了预测信息的不足,而且能够使故障状态提前得到多次警报,克服了传统预测方法所遇到的困难,提高了预测模型精度