基于Agent理论的机场旅客出发时间与出行方式联合选择模型研究

为提高机场陆侧区域的客运通行能力,研究交通管理策略实施后机场旅客的行为变化,通过研究Agent的理论结构,构建了机场旅客出发时间和出行方式的联合选择模型.在建模过程中,考虑了旅客不完全信息性和有限理性,应用机器学习算法生成if-then规则模拟机场旅客前往机场的搜索和决策过程,该规则加入了机场旅客的特征变量,如乘坐飞机频率、是否有托运行李等机场旅客的特征属性.应用该模型进行仿真试验,结果显示,机场公共交通成本在10~15元区间变化时,每降低1元,使用公共交通的旅客比例约提高2%;到达机场公共交通站点时间缩短到10 min时,旅客将会延迟10~15 min出发.该模型能较好地显示出发时间变化和出行方式切换过程,有效的预测了机场旅客在不同交通政策和措施下出行行为的调整结果.      

航站楼值机大厅旅客步行交通特性实证研究

为了研究机场航站楼值机大厅的旅客交通特性,以南京禄口机场T2航站楼值机大厅的实际情况为主要立足点,将值机大厅划分为三个区域:进出区、通道区和商业区后通过视频录像采集的方法对各区域的旅客交通特性三参数(流量、密度、速度)进行数据统计分析,并对参数间的关系进行函数拟合。结果发现值机大厅各区域的旅客平均速度分别为0.801,1.089,1.188 m/s,均低于国内外行人的平均速度;各区域内旅客密度与速度拟合关系呈反向线性关系,旅客速度随密度的增大而逐渐减少;旅客密度与流量拟合关系呈一元二次抛物线关系,旅客流量随着密度的增大先增大到最佳旅客流后再减小,直至达到阻塞密度。研究结果对机场建立客流预警等级,进一步规划发展商业区提供依据。     

基于K-means的航空旅客空间行为模式研究

航站楼内旅客空间行为模式研究,对航站楼满足不同属性旅客需求、提升服务水平至关重要。研究采用K-means聚类算法,对南京禄口国际机场T2航站楼国内出发旅客的空间选择行为进行大致细分。将国内出发旅客的行为路径聚类为5种空间行为模式,并分析了旅客性别、年龄、收入等基本属性在这5种空间行为模式上的不同分布,说明机场航站楼商业设施对女性旅客的吸引力更强;中青年旅客容易在非职能区域发生停留行为进而引发消费活动;未在机场乘过机的旅客对航站楼各类商业设施有强烈的兴趣;收入水平与旅客对机场非职能区域的选择概率之间呈正相关关系。研究通过分析航空旅客空间行为模式差异,对南京禄口国际机场提升机场管理水平和空间布局优化都有一定的实用价值。