2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、航站樓旅客服務(wù)資源動態(tài)分配及調(diào)度是提高航站樓內(nèi)旅客服務(wù)水平及運(yùn)營效率的有效途徑之一,而相對準(zhǔn)確的航站樓客流量預(yù)測則是實現(xiàn)動態(tài)分配及調(diào)度的前提。目前,航站樓離崗時段客流量預(yù)測的研究都是基于小樣本進(jìn)行的,未能有效利用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中存儲的大量實際數(shù)據(jù),所得到用于預(yù)測的客流規(guī)律只適用于有限條件下,預(yù)測方法難以保證結(jié)果準(zhǔn)確性,且在實際中難以支持理論方法的實現(xiàn),無法滿足航站樓旅客服務(wù)資源動態(tài)分配及調(diào)度對旅客流量預(yù)測的要求。為此,本文將從集成機(jī)場信息系

2、統(tǒng)客流歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘體系、客流規(guī)律的探索式分析以及基于數(shù)據(jù)挖掘方法的預(yù)測模型三個方面進(jìn)行研究。具體研究內(nèi)容如下:
  首先,為有效利用實際系統(tǒng)中存儲的大量客流歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘研究,本文在確定了數(shù)據(jù)集市集成方法并進(jìn)行了集市構(gòu)建需求分析后,提出了一個能對集成的機(jī)場信息系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的體系。該體系可支持用戶使用多種數(shù)據(jù)挖掘方法在不同維度、維度的不同概念層次進(jìn)行歷史客流數(shù)據(jù)的挖掘及預(yù)測,能夠快 速、直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果

3、。構(gòu)建的體系能夠在航站樓中切實的實現(xiàn)預(yù)測,并展示了實現(xiàn)預(yù)測的流程。
  已有研究是在特定條件下獲取的樣本,研究得出的規(guī)律不具普遍性。為此,本文從航班數(shù)、旅客流量以及旅客提前到達(dá)規(guī)律這幾方面對大量實際數(shù)據(jù)進(jìn)行探索式數(shù)據(jù)分析。通過探索式分析明確了將基于旅客提前到達(dá)規(guī)律進(jìn)行客流預(yù)測的思路,在此基礎(chǔ)上提出并分析了離港時間、航空公司等幾個旅客提前到達(dá)規(guī)律的影響因素。得出在眾多因素的影響下,旅客不具有某種確定的到達(dá)模式,基于旅客提前到達(dá)規(guī)律的

4、預(yù)測不能依據(jù)概率分布函數(shù)進(jìn)行,此類問題適合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的方法來解決。
  最后,根據(jù)探索式數(shù)據(jù)分析確定的預(yù)測方法思路,構(gòu)建了由聚類、決策樹與K-最近鄰算法組成的客流預(yù)測模型。預(yù)測以航段為基本的預(yù)測單元,以提前到達(dá)航站樓各時段內(nèi)的旅客比例為預(yù)測目標(biāo),預(yù)測間隔取30分鐘。通過預(yù)測出的流量與實際流量進(jìn)行對比分析,驗證了預(yù)測模型能夠滿足單個航班、單個航空公司以及整個航站樓30分鐘時段內(nèi)到達(dá)旅客流量的預(yù)測精度,為動態(tài)的進(jìn)行資源分配調(diào)度奠定了

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