【摘 要】
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为提高航空与陆侧交通客流关系分析的效率，本文基于大数据手段统计海量的航空客流和陆侧交通客流数据，利用改进的BP神经网络算法对航空客流和陆侧交通客流的关系进行了研究。首先，通过遍历隐含层神经元个数并增加算法运行次数的方法探寻隐含层最佳神经元个数。其次，保持航空客流数据不变，在时间轴上偏移陆侧交通客流数据，基于拟合系数设定评价函数，衡量航空客流和陆侧交通客流数据的匹配程度。其三，基于首都国际机场的实际
【基金项目】
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北京市科技计划项目“北京新机场陆侧交通设施设计优化及示范应用”（D17111000390000）—子课题“服务于设计优化的机场多源数据采集及挖掘研究”（D171100003917003）；
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为提高航空与陆侧交通客流关系分析的效率，本文基于大数据手段统计海量的航空客流和陆侧交通客流数据，利用改进的BP神经网络算法对航空客流和陆侧交通客流的关系进行了研究。首先，通过遍历隐含层神经元个数并增加算法运行次数的方法探寻隐含层最佳神经元个数。其次，保持航空客流数据不变，在时间轴上偏移陆侧交通客流数据，基于拟合系数设定评价函数，衡量航空客流和陆侧交通客流数据的匹配程度。其三，基于首都国际机场的实际数据进行实例分析，得到航空旅客乘坐陆侧交通方式提前到达和滞后离开机场的时间，并获得了航空客流和陆侧交通客流之间定量关系表达式，为机场陆侧交通设施的建设和改善提供了参考依据。
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