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。     

基于灰色神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型研究

为降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点的基础上,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和BP神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明:灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

基于最优线性组合的港口集装箱吞吐量预测方法

以某港1981～1999年集装箱吞吐量为实测数据,建立其集装箱吞吐量的趋势外推、时间序列平滑、回归分析和灰色系统等预测模型.对比该港2000～2005年集装箱吞吐量各模型预测值与实际值的差异,分析了差异产生的原因及其单一预测模型的局限性,提出了基于最优线性组合的港口集装箱吞吐量预测法.以原各单项预测模型的预测值作为外生变量,以方差绝对值之加权和最小作为最优准则,建立线性组合预测模型,用单纯形表法解出加权系数,进行外推预测,并验证了方法的有效性.     

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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.     

神经网络在机场物流预测中的应用研究

考虑到神经网络在机场物流预测应用的必要性及其优点，依据已有的内、外回归神经网络预测模型及其算法，利用它们的良好特性，提出了对角回归神经网络滚动预测模型及其机场流预测系统，突破了传统意义上进行机场流预测的局限性，经过实际运行检验，证明在机场物流中应用人工神经网络预测方法不仅可行，可且有更好的预测精度。     

上海浦东空港物流园区规划研究

针对浦东空港物流园区战略目标和远景目标,对其进行了功能定位．根据浦东机场历年邮货量情况以及国外类似机场邮货量情况．预测了浦东机场远景邮货量及各功能区建设规模,并且对浦东空港物流园区进行了功能布局。     

基于灰色支持向量机的民航旅客吞吐量预测

依据灰色预测和支持向量机的特点,提出了一种将两种预测方法相结合的灰色支持向量机,并结合民航旅客吞吐量的预测结果,对比了灰色预测模型、支持向量机以及灰色支持向量机的预测结果,验证了灰色支持向量机的预测精度高,预测结果更为准确可靠,为提高民航旅客吞吐量预测精度提供了新的途径.     

灰色GM(1,1)模型在区域物流规模预测中的应用

讨论了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流规模预测中的应用．建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，叙述了运用GM(1，1)模型进行预测的详细步骤，并以山东省的物流规模预测为例进行了实际应用，最后用残差检验和后验差检验的方法对预测结果进行了检验，证明了预测结果的可信性．     

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。     

进离港航班容量及其影响因素

针对机场容量限制导致的航班延误问题,以最大航班流量为决策目标,建立了进离港航班容量模型.该 模型采用离散时间混合排队算法,对可能出现的冲突情况建立转移概率矩阵,并基于冲突因子优化模型性能,推 导出进离港容量的数学公式,设计出算法流程.以成都双流国际机场的实际数据进行仿真,结果表明:当进、离港 航班率分别为0.6和0.5、机场吞吐率为0.8时,模型预测的数据与实际航班信息的标准差分别为1.552和 1.436;当进港请求近似为泊松分布时,机场吞吐率越大,拒绝的航班请求数量越少,机场吞吐率与计划进离港容 量正相关.      

基于面板数据的区域经济与机场规模关联性分析

区域经济与机场规模关联性分析,是机场发展规划的重要依据,采用基于面板数据的模型可以定量分析二者之间的关联性.按照旅客吞吐量将国内机场分为三类,并对数据进行协整检验分析,发现机场旅客吞吐量与GDP、旅游旅客人数、进出口额以及居民人均可支配收入具有长期的均衡关系,并根据三类机场的模型估计判别结果得出不同规模的机场与区域经济指标间的具体关联性,为机场科学合理投资建设提供了量化的参考依据.     

民用机场建设与城市发展适应性评价研究

针对部分城市盲目新建或扩建机场问题,本文提出机场建设应与城场和城市发展的因果关系分析,建立了一套机场建设规模和选址布局与城市并用模糊综合评价法对机场适应性进行分析评价,最后结合成都市双流机场证明了方法的有效性。市发展相适应的概念。通过机发展适应性评价的指标体系,进行了实例分析,分析结果     

基于需求不确定性的机场拥挤风险预测模型与方法

为了获得机场交通需求的概率分布及其变化规律,量化机场交通需求预测的不确定性,从需求不确定性角度分析了航空器进离港时刻对机场交通需求预测的影响,基于多个时段交通需求相互转化的不确定性,建立了多时段机场进离港交通需求概率分布模型.在此基础上,将进离港交通需求与进离港容量曲线相匹配,建立了机场拥挤风险预测模型,给出了具体求解过程与方法.亚特兰大机场实际航班运行数据的验证结果表明,机场概率需求预测值比确定型需求预测值更接近实际进离港交通需求值;与确定型拥塞预测方法的准确度60.0%相比,本文模型将拥挤预测提高到80%;用旧金山机场实际航班数据验证了本文方法的有效性,准确性达到87.5%,为机场拥挤管理提供了依据.      

一种新的机场地面容量评估模型

空中交通流量剧增,机场容量与空中交通需求的矛盾日益凸出,针对机场地面滑行网络,提出滑行飞机流优化算法,确定飞机经过指定滑行路径上各点的最优时间,避免航班冲突,减少航班延误,将该算法用于机场地面容量评估模型中的飞机流产生模块,结合计算机图形仿真技术开发了机场地面容量评估系统,利用成都双流国际机场的实际航班数据进行仿真计算,得到的容量评估结果验证了该评估模型的可行性和优越性。     

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。     

机场水泥混凝土道面使用寿命的改进灰色预测模型

为了准确预测机场水泥混凝土道面使用寿命,根据道面的使用性能特点,确定道面破损度为道面使用寿命的控制指标.采用灰色系统理论建立了道面使用寿命灰色预测模型,利用计算原点残差的方法检验模型的精度,并采用数据序列中最近时间点的实测值为求解的初始条件改进模型求解过程.研究结果表明:机场水泥混凝土道面破损度与道面使用时间呈指数型递增关系,道面剩余使用寿命随使用时间呈指数型衰减;道面破损度预测值与实测值的误差不超过5%,因此,该模型有效,可用于定期检测的道面.     

基于链路预测的中小机场连接机制研究

以中小机场航线网络为研究对象，利用链路预测理论与评价方法，从网络外生属性与内生因素角度各自建立了4种预测接近性指标，比较各指标的预测效果，并进一步设计出3种耦合接近性预测算法，选取预测精度最好的算法预测中小机场未来新增航线，并对预测结果进行实际检验。结果显示，4种内生因素指标的预测精确度均高于除起降架次以外的外生属性指标，其中局部路径(Local Path，LP)指标的预测精确度最高，挖掘网络内部的结构信息更有利于预测网络连接情况，耦合算法的预测效果优于单个指标。基于耦合算法的预测结果与未来新增航线对比发现， 预测的中小机场航线在未来新增航线中占比高于1/3，预测航线主要集中在东部地区，多数中小 机场依然会选择中心城市连接，结果较为符合中小机场实际连接情况。     

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.