【摘 要】
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近年来,随着民航旅客运输量的逐年递增,各大空港综合交通枢纽不同程度出现到港旅客排队时间长、服务质量低等现象,空港综合交通枢纽传统的交通运力资源配置方式已经不能满足当前民航发展的现状,如何建立稳定、精确的到港客流短时预测模型成为实现空港综合交通精细化运营管理的关键问题,预测精度的高低直接影响了交通运力资源配置的效率与旅客出行的体验。本文对比分析了常见的短时预测方法,发现基于图卷积网络的预测方法更适合
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近年来,随着民航旅客运输量的逐年递增,各大空港综合交通枢纽不同程度出现到港旅客排队时间长、服务质量低等现象,空港综合交通枢纽传统的交通运力资源配置方式已经不能满足当前民航发展的现状,如何建立稳定、精确的到港客流短时预测模型成为实现空港综合交通精细化运营管理的关键问题,预测精度的高低直接影响了交通运力资源配置的效率与旅客出行的体验。本文对比分析了常见的短时预测方法,发现基于图卷积网络的预测方法更适合用于空港综合交通枢纽内到港客流时空分布的预测。空港综合交通枢纽到港旅客运动目的性较强,短时间内经过的区域较多,使用传统的基于图卷积网络的预测方法有存在过平滑问题的缺陷。本文分别设置流入流出邻接矩阵,设计了传播过程中保留一定比例原始状态的改进深层图卷积网络用于提取到港客流分布的空间特征,使用门控循环网络用于提取空间特征序列的时间依赖性,构建了基于深层时空图卷积网络的短时到港客流预测结构,并利用了到港客流受到港航班驱动的特性,使用到港航班信息对到港客流预测结果进行修正,使得预测结果相对传统预测模型具有更高的精度。本文在得到空港综合交通枢纽到港客流时空分布预测结果的基础上,选取内部因素相似性、外部结构相似性、样本熵、统计复杂度用于衡量客流态势,通过改进的KMeans方法对各类指标进行聚类分析,以聚类结果为基础,通过实验证明了该方法能够较为准确地反映到港客流的态势。
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