基于数据驱动的机场航站楼离港旅客托运行李需求预测研究
发布时间：2021-08-26 03:54
据民航局行业发展统计公报显示,2016年我国境内机场全年旅客吞吐量突破10亿人次,检查旅客托运行李2.92亿件次[1],许多枢纽机场部分设施,特别是值机环节已呈现超负荷运行状态。旅客办理行李托运是值机环节的重要组成部分,其效率的高低直接影响到旅客在航站楼滞留时间的长短。此外,随着自助托运行李,自助分拣等技术的日臻完善,很多新的问题亟待解决。目前在机场行李作业方面的研究,主要集中在先进设备与信息技术,值机流程仿真和资源优化等方面,从需求预测的角度研究机场行李的成果相对较少,且大部分研究为仿真建模,很少有基于真实数据的研究成果,通过仿真得到的结果与实际情况之间存在差异,无法真正投入生产。本文结合昆明长水国际机场的海量实际运行数据,分析离港旅客托运行李需求的时间分布特性、挖掘计划离港客流与托运行李的相互作用机理,并在此基础上构建托运行李需求长时、短时预测模型,最后通过实证分析,验证了研究成果的有效性和实用性。本文的研究成果概括如下:（1）为研究托运行李需求的特性规律,本文对昆明长水国际机场实际运行数据进行了一系列数据预处理,包括:数据删除、异常数据识别、数据插补等,并统计得到了不同时间段的行...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：126 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－４训练误差、测试误差与模型复杂度之间的关系图??
姝误差??揆犁Ｍ汆度??图１－４训练误差、测试误差与模型复杂度之间的关系图??Ｆｉｇ．?１－４?Ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｅｒｒｏｒ，?ｔｅｓｔ?ｅｒｒｏｒ?ａｎｄ?ｍｏｄｅｌ?ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ??（２）模型选择方法??參正则化??正则化就是结构风险最小化策略的实现，是模型选择的方法之一。??鲁交叉验证??交叉验证是模型选择的另一个方法。当样本数据集充足时，可在训练样本集、??测试样本集外再增加一个验证样本集，用以模型选择，各个数据集功能如图１－５??所示。??图１－５数据集划分规则示意图??Ｆｉｇ．?１－５?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｄａｔａ?ｓｅｔ?ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ?ｒｕｌｅｓ??然而，划分三个数据集般比较浪费，特别是在４￥本数据集比较少，无法再??划分出验证集时，可以采用交叉验证，即，重复使用数据。基本操作为：切分样??本数据集为训练样本集和测试样本集，在此基础上反复进行训练、测试、选择模??型。常见的交叉验证方法为：简单交叉验证
港旅客托运行李需求的研究提供了新的参考思路；最后，充分分析了论文的不足??之处及未来展望，对以后的研究工作指明了方向。??论文的研究框架如图１－６所示。??１７??
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究[J]. 白丽. 交通运输系统工程与信息. 2017(01)
[2]RFID技术在机场行李自动分拣系统中的应用[J]. 杜明谦,毛刚,陈翼. 电讯技术. 2016(10)
[3]SITA 2016年度行李报告:管理加强带来效益提升[J]. 空运商务. 2016(06)
[4]基于SARIMA模型的北京地铁进站客流量预测[J]. 王莹,韩宝明,张琦,李得伟. 交通运输系统工程与信息. 2015(06)
[5]全球机场运输排名分析[J]. 赵巍. 国际航空. 2015 (10)
[6]基于动态Fisher聚类算法的多时段二次划分[J]. 修伟杰,张立立,王力. 科学技术与工程. 2015(05)
[7]机场行李流程仿真建模和分析[J]. 陆迅,朱金福,唐小卫. 系统仿真学报. 2008(14)
[8]机场行李5级安检系统的仿真建模与分析[J]. 徐肖豪,吴莉莉,袁学工. 中国民航大学学报. 2007(05)
[9]数据质量和数据清洗研究综述[J]. 郭志懋,周傲英. 软件学报. 2002(11)
博士论文
[1]城市道路路网交通运行状态分析方法及应用研究[D]. 苏飞.北京交通大学 2017
硕士论文
[1]基于时空耦合特性的城市轨道交通车站通道断面客流量实时预测[D]. 张琛.北京交通大学 2017
[2]突发事件下道路交通流预测方法研究[D]. 黄宝静.北京交通大学 2016
[3]航站楼离港旅客聚集规律研究与建模[D]. 冯文星.中国民航大学 2016
[4]基于数据挖掘的航站楼客流量预测研究[D]. 田原.哈尔滨工业大学 2014
[5]枢纽机场的中转行李流程仿真分析[D]. 袁潘峰.上海交通大学 2014
[6]航站楼离港旅客托运行李需求预测[D]. 杨志超.哈尔滨工业大学 2013
[7]基于混沌时间序列的航站楼离港旅客流量预测[D]. 郭圆圆.哈尔滨工业大学 2013
[8]航站楼旅客离港服务流程建模与仿真[D]. 吴忠君.哈尔滨工业大学 2013
[9]国内民航旅客行李运输优化研究[D]. 卞嵘.华中科技大学 2013
[10]基于SARIMA的电梯交通流递归预测方法的研究[D]. 商安娜.天津大学 2007
本文编号：3363493
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：126 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－４训练误差、测试误差与模型复杂度之间的关系图??
姝误差??揆犁Ｍ汆度??图１－４训练误差、测试误差与模型复杂度之间的关系图??Ｆｉｇ．?１－４?Ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｅｒｒｏｒ，?ｔｅｓｔ?ｅｒｒｏｒ?ａｎｄ?ｍｏｄｅｌ?ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ??（２）模型选择方法??參正则化??正则化就是结构风险最小化策略的实现，是模型选择的方法之一。??鲁交叉验证??交叉验证是模型选择的另一个方法。当样本数据集充足时，可在训练样本集、??测试样本集外再增加一个验证样本集，用以模型选择，各个数据集功能如图１－５??所示。??图１－５数据集划分规则示意图??Ｆｉｇ．?１－５?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｄａｔａ?ｓｅｔ?ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ?ｒｕｌｅｓ??然而，划分三个数据集般比较浪费，特别是在４￥本数据集比较少，无法再??划分出验证集时，可以采用交叉验证，即，重复使用数据。基本操作为：切分样??本数据集为训练样本集和测试样本集，在此基础上反复进行训练、测试、选择模??型。常见的交叉验证方法为：简单交叉验证
港旅客托运行李需求的研究提供了新的参考思路；最后，充分分析了论文的不足??之处及未来展望，对以后的研究工作指明了方向。??论文的研究框架如图１－６所示。??１７??
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究[J]. 白丽. 交通运输系统工程与信息. 2017(01)
[2]RFID技术在机场行李自动分拣系统中的应用[J]. 杜明谦,毛刚,陈翼. 电讯技术. 2016(10)
[3]SITA 2016年度行李报告:管理加强带来效益提升[J]. 空运商务. 2016(06)
[4]基于SARIMA模型的北京地铁进站客流量预测[J]. 王莹,韩宝明,张琦,李得伟. 交通运输系统工程与信息. 2015(06)
[5]全球机场运输排名分析[J]. 赵巍. 国际航空. 2015 (10)
[6]基于动态Fisher聚类算法的多时段二次划分[J]. 修伟杰,张立立,王力. 科学技术与工程. 2015(05)
[7]机场行李流程仿真建模和分析[J]. 陆迅,朱金福,唐小卫. 系统仿真学报. 2008(14)
[8]机场行李5级安检系统的仿真建模与分析[J]. 徐肖豪,吴莉莉,袁学工. 中国民航大学学报. 2007(05)
[9]数据质量和数据清洗研究综述[J]. 郭志懋,周傲英. 软件学报. 2002(11)
博士论文
[1]城市道路路网交通运行状态分析方法及应用研究[D]. 苏飞.北京交通大学 2017
硕士论文
[1]基于时空耦合特性的城市轨道交通车站通道断面客流量实时预测[D]. 张琛.北京交通大学 2017
[2]突发事件下道路交通流预测方法研究[D]. 黄宝静.北京交通大学 2016
[3]航站楼离港旅客聚集规律研究与建模[D]. 冯文星.中国民航大学 2016
[4]基于数据挖掘的航站楼客流量预测研究[D]. 田原.哈尔滨工业大学 2014
[5]枢纽机场的中转行李流程仿真分析[D]. 袁潘峰.上海交通大学 2014
[6]航站楼离港旅客托运行李需求预测[D]. 杨志超.哈尔滨工业大学 2013
[7]基于混沌时间序列的航站楼离港旅客流量预测[D]. 郭圆圆.哈尔滨工业大学 2013
[8]航站楼旅客离港服务流程建模与仿真[D]. 吴忠君.哈尔滨工业大学 2013
[9]国内民航旅客行李运输优化研究[D]. 卞嵘.华中科技大学 2013
[10]基于SARIMA的电梯交通流递归预测方法的研究[D]. 商安娜.天津大学 2007
本文编号：3363493
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