基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

论文摘要

机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 机场安检旅客流量的影响因素
  •   1.1 时间段对机场安检旅客流量的影响
  •   1.2 场区可视距离对安检旅客流量的影响
  •   1.3 航班数量对安检旅客流量的影响
  •   1.4 值机旅客流量对安检旅客流量的影响
  • 2 机场安检旅客流量预测模型研究
  •   2.1 BP神经网络及其实现原理
  •   2.2 基于BP神经网络算法的机场安检旅客流量预测模型实现
  •     (1) 建立三层BP神经网络模型结构。
  •     (2) 数据选取及数据预处理。
  •     (3) 训练网络并利用网络进行预测,根据误差大小不断调整网络参数。
  • 3 基于BP神经网络机场安检旅客流量预测模型应用
  •   3.1 安检通道开放数量的动态分配
  •   3.2 安检人员模拟派工
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 钟翔,朱彩云,韩旭

    关键词: 机场,安检旅客流量,神经网络,预测,服务资源,调度

    来源: 航空工程进展 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 天津滨海国际机场

    基金: 民航科技重大项目(MHRD2012041),首都机场集团科技立项项目

    分类号: V354

    DOI: 10.16615/j.cnki.1674-8190.2019.05.011

    页码: 655-663

    总页数: 9

    文件大小: 1665K

    下载量: 265

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