基于竞争的区域机场群旅客吞吐量预测方法

随着高铁建设和机场数量的增多,民航与高铁的竞争及区域机场间的竞争日渐激烈,给机场旅客吞吐量预测带来挑战,仅考虑单一机场要素的预测方法已无法适应区域内多机场系统旅客吞吐量的预测需要.文中同时考虑民航与高铁以及机场间的双重竞争,对竞争态势下的区域多机场吞吐量预测进行研究.在探究客流分担影响机制的基础上,构建基于竞争环境下的多机场旅客吞吐量需求预测双层Nested Logit模型,提出双重竞争下机场吞吐量预测方法.确定旅客出行行为选择的显著影响因素,构造效用函数,进行问卷设计与样本数据采集,利用T ran-sCAD软件对效用函数进行参数估计和标定.以珠江三角洲机场群为依托,对提出的方法进行示例应用.结果表明:双层Nested Logit模型能较好地量化表征航空与高铁及机场间的双重竞争关系,且能同步预测包括目标机场在内的机场群内所有机场的旅客吞吐量,便于机场群的整体性规划和协作,为旅客吞吐量的准确预测提供新方向.     

基于灰色马尔科夫对龙洞堡机场旅客吞吐量预测

民航机场对推动当地的经济发展作用愈来愈显著,而机场旅客吞吐量是衡量机场的建设与管理,以及提供合理的最优调配的重要指标,准确地预测旅客吞吐量有一定的现实意义。选用龙洞堡机场2006-2016年的旅客吞吐量数据,运用灰色马尔科夫模型进行预测,并与传统的GM(1,1)模型相比,结果证明灰色马尔科夫预测模型拥有更好的预测精度,运用该方法对旅客吞吐量进行预测是切实可行的。最后对接下来两年的旅客吞吐量进行预测。     

成都双流机场旅客吞吐量的预测研究

机场旅客吞吐量是衡量一个地区发展的重要标志,也是实现机场资源有效配置的根据。因此,精确地预测机场旅客吞吐量对机场规划和建设具有重要的意义。选用2005—2017年的成都双流机场旅客吞吐量作为数据,首先,建立ARIMA模型和灰色预测模型并进行预测。然后,在此基础上运用赋权法对两种模型进行组合,形成灰色-ARIMA组合预测模型。最后,将3种模型的预测结果与实际值进行比较。结果证明,组合模型的预测平均绝对误差低于另外两种模型,具有较好的预测效果。     

基于航空OD客流的重力模型逆向算法

为了由航空OD（起讫点）客流数据及航线距离数据估计机场旅客吞吐量,结合哈密顿图简化算法机理,推导了简化代数算法．以我国15个主要机场之间航空0D客流数据为例,标定了模型参数,并利用两种逆向代数算法预测机场旅客吞吐量,结果吻合良好．与标准代数算法相比,简化代数算法需要的数据少,尤其适合于缺乏完整数据的大规模OD矩阵分析．     

考虑滞后期的机场旅客吞吐量预测

机场旅客吞吐量的影响因子通常存在滞后期,论文在选定了影响因素之后,通过随机森林重要度指数,确定各因子的滞后期;接着,以1987—2018年南京禄口国际机场的数据建立吞吐量预测的逐步回归模型;最后,对模型效果进行评价并基于建立的模型对2019年和2020年南京禄口国际机场的吞吐量进行预测。结果表明:影响因子对旅客吞吐量的影响存在1～9年不等的滞后期;通过与未考虑滞后期的模型进行对比,发现考虑滞后期的模型拟合效果更优,MAE减小显著。因此,将滞后期引入机场旅客吞吐量预测是很有必要的。     

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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.     

单机场区域旅客流失的模型及变量研究

机场旅客流失是指在某一单机场区域内的旅客放弃使用所在地的机场或最近的机场,而选择较远的但较大枢纽机场的现象.本文的研究主要在两个方面,一个是考虑单机场区域旅客流失的模型,另一个是单机场区域旅客流失的变量,分析模型的构建和变量的设定,为单机场区域提供一个分析旅客流失的方法,并为机场管理提供有效帮助.     

机场旅客吞吐量主要影响因素

针对机场旅客吞吐量预测中重要指标难以选取的问题,采用主成分分析法,对国内四个主要机场旅客吞吐量的影响因素进行分析,提取了最主要的影响因素。研究表明,影响不同机场旅客吞吐量因素的重要性排名有所不同,但最主要的影响因素却相似,包括城市GDP、总人口数、社会消费品零售总额等。这些影响指标的提取,将为构建机场旅客吞吐量预测模型提供重要参考。     

机场航空业务发展对区域对外开放的影响研究——以广州白云机场为例

大型机场的建设与发展能够带动其他产业生产和交换的国际化,加快区域对外开放进程.为定量分析机场航空业务对区域对外开放产生的影响,首先构建区域对外开放评价指标体系,采用熵值法计算指标权重,通过加权求和测算区域对外开放的综合指数.以诸多影响因素作为解释变量,采用主成分-回归分析方法建立主成分多元对数回归分析模型.以广州白云国际机场和广州市做实证分析,结果表明白云机场旅客吞吐量和货运吞吐量各增加1％,广州市对外开放指数分别增加0.34％ 和0.42％,机场发展对区域对外开放具有积极正向影响,为机场的规划扩建与发展提供参考依据.     

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。     

基于灰色模型的成都双流机场物流预测

准确进行机场物流预测是机场规划的重要前提.但从目前机场物流的预测现状看,许多机场都存在预测值高于实际值的情况.文中在分析现有机场物流预测模型不足的基础上,利用灰色系统理论,建立了成都双流机场货、邮吞吐量的预测模型.通过实际数据与预测结果的比较,证明灰色模型对于双流机场货、邮吞吐量的预测具备可行性,同时具有较高的精度.     

上海虹桥枢纽机场客流特性分析

首先对机场陆侧客流的特征进行了分析,机场陆侧客流在结构上主要分成航空旅客、机场通勤人员及迎送人员等三部分,同时体现出客流集聚性强和持续时间长的特点。在此基础上,详细分析了机场旅客在陆侧交通选择的影响因素。最后,以虹桥机场为例,进行了客流调查与分析。     

考虑出行效用的空铁联运需求研究

文章从出行效用角度出发对空铁联运旅客需求进行研究。结合前景理论与后悔理论提出基础效用、风险感知效用和欣喜效用,基于转换的重力模型优化效用函数,得到腹地城市-高铁-航班的旅客需求预测模型。以南京禄口国际机场为目标机场,综合长三角机场群中旅客吞吐量大于1 000万的机场、距离最近的十个机场以及根据行政划分的江苏省所有机场进行空铁联运旅客需求研究。基于Wilson模型提高空铁联运辐射半径的预测精度,构建腹地城市年人均出行次数与人均GDP的关系式,得到腹地城市的空铁联运旅客需求,并进一步根据旅客出行效用评估进行空铁联运客流分配,为机场准确识别出空铁联运需求。     

大型空港枢纽区域集疏运网络优化方法

完善的区域集疏运网络是巩固空港腹地、为区域航空客流提供高效服务的基础。从空港的区域垄断特性、空港对区域经济的作用以及客流组成变化趋势三个方面讨论了大型空港枢纽的区域服务特征,强调空港腹地拓展的重要性。提出区域集疏运网络优化调整方法：确定空港腹地范围,明确客流分布,优化区域综合交通网络与空港的衔接。最后,以重庆市江北机场枢纽为例,对区域城际轨道、高速公路网络进行优化,预计区域航空客流比例将从现状的35%提升至2040年的60%。     

大型机场轨道交通发展影响因素及衔接模式——以美国东海岸机场为例

中国大多数机场在规划之初并未将轨道交通纳入机场集疏运体系,同时城市群区域多机场对多城市的状况也为机场间的陆侧交通衔接带来巨大挑战。以美国东海岸7个典型机场为研究对象,分析机场轨道交通发展因素及衔接模式。基于案例机场陆侧轨道交通客运量和分担率变化情况,总结轨道交通需求增长趋势,剖析机场轨道交通需求增长影响因素,包括机场客运吞吐量增加、非商务旅客出行比例增加、航空旅客年龄及收入降低,以及携带行李数量增加。最后,总结机场与陆侧轨道交通衔接的3种主要模式及其适用条件。     

机场陆侧出发层车道边通行能力分析

通过研究机场陆侧交通系统,提出机场陆侧车道边的概念.分别以虹桥机场、浦东机场为例,对出发层车道边客流特征及其规模影响因素进行了分析,并结合其交通流特性,提出了采用容量限制的多服务台的排队（M/M/n/C/∞）理论,构建了出发层车道边需求规模控制模型,以计算实例了论证该模型的有效性,为机场陆侧客运交通规划与设计提供了依据.     

南通兴东机场发展战略分析

采用SWOT分析法,分析了南通机场所面临的经济、政策等方面机遇和市场威胁,结合机场独特的区位优势和可持续发展的基础条件,建议公司应主动接触上海机场集团有限公司,近期定位为客货两用支线机场;中远期定位为上海国际航空枢纽的组合机场、客运支线枢纽机场、国际货运机场;最后,提出了南通兴东机场实施该发展战略需要做的一些工作建议。     

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.