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波音:中国将成为最大航空客流市场: 2024年; 8月27日,本刊记者受邀参加了波音在北京召开的2024年《中国民航市场展望》媒体会。据波音预测,未来20年中国民航机队规模将扩大超一倍,成为世界最大客流市场。波音公司作为航空业的领军制造商,其对未来市场的展望无疑为行业内外提供了宝贵的洞察与启示。; 本刊记者; 关键词：领军航空业航空客流制造商

考虑旅客出行延误的机场群航空客流均衡分配模型: 2024年; 针对不确定环境下的机场群航空客流分配问题,考虑旅客在全出行链上的出行延误,综合评估旅客的出行成本并建立出行效用函数,根据随机用户均衡原理构建了机场群航空客流均衡分配模型,最后设计基于变分不等式的投影收缩算法对模型进行求解.将模型应用到有长短途航线的机场群出行交通网络中,实例验证了所提出模型和算法的有效性.算例结果表明:调整地面交通水平、机场服务效率、航班飞行时间可靠性等措施可以降低旅客延误成本,促进客流在机场群中均衡分布.; 陈欣杨子浩盛寅邱瑞; 关键词：航空运输变分不等式

成都市“一市两场”航空客流分配研究: 2024年; 成都市天府国际机场的投入使用打破了原有市场平衡,产生航空旅客再分配的问题。文中从地面出行代价、机场服务质量和航空公司产品三个方面设置了航空旅客综合出行代价函数,并引入有限理性理论对其进行修正,构建了有限理性条件下的连续型交通流分配模型,根据有限元方法的思想对成都市区域进行网格化离散后,采用牛顿迭代算法对模型进行求解。研究表明:双流机场在短期内仍具备较强吸引力,大部分旅客被分配至双流机场;交通流在机场周边区域呈现明显的高密度分布,尤其是双流机场北侧可能存在严重拥堵风险;划分出3种不同密度圈层,高密度圈层需优化机场核心区域交通资源配置,中密度圈层应提升接驳设施和交通效率,低密度圈层可加强区域交通网络一体化衔接;此外,交通流的流向变化揭示了优化机场周边道路设计的重点方向。; 颜卫煌韦薇; 关键词：交通分配

一种区域机场群的航空客流需求预测方法: 本发明公开了一种区域机场群的航空客流需求预测方法，不同于传统的单机场航空客流需求分析，我们以机场群为基本单元分析区域机场群的航空客流需求，采用在城市交通分析规划中有广泛应用基础的交通四阶段法作为预测框架，为基于区域机场群...; 陈欣毛亿盛寅宣超

基于网络搜索信息的多模态数据驱动航空客流集成预测被引量：3: 2023年; 为了对机场旅客吞吐量进行更高精度的预测,提出了一种基于网络搜索信息的“分解-重构-集成”组合预测新方法。首先,采用平均影响值和时差相关分析法对机场旅客吞吐量相关的网络搜索关键词进行筛选,合成综合搜索指数。其次,利用改进的自适应白噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)方法分别将机场旅客吞吐量和综合搜索指数分解为若干子模态序列,依据子序列的样本熵值重构为高、中、低频序列。以搜索指数中的不同频率成分作为辅助输入信息,分别对机场旅客吞吐量的高频和中频序列采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络(SSA-BP)模型进行预测,而低频序列采用自回归分布滞后模型进行预测,最后将不同频率序列预测值用SSA-BP模型进行综合集成得到最终的预测值。通过实证发现,该组合预测新方法能显著提高预测的精度,并表现出较好的鲁棒性。; 孙景云于婷何林芸

一种基于移动通信大数据的城际航空客流识别方法: 本发明公开了一种基于移动通信大数据的城际航空客流识别方法，涉及到数据通信技术领域，包括获取目标城市移动通信运营商一段时间内相同时间段的手机信令数据和话单数据，对航空出行方式进行判定，结合话单数据和航班信息，对航空城际联系...; 侯佳钱林波杨涛周娇李兴东于泳波

航空客流预测模型及舱位调控策略研究: 随着中国经济体量的迅速增加和国民收入水平的提高,中国的民航业迎来了迅猛的发展。目前中国拥有众多航空公司、大型机场与中小机场,运力逐年递增,拥有着巨大的潜力。据中国民航局统计,2018年旅客运输量达到6.12亿人次、运输飞...; 余江妮; 关键词：收益管理

一种基于时空卷积网络的OD市场航空客流量预测方法: 本发明公开了一种基于时空卷积网络的OD市场航空客流量预测方法，属于大数据技术领域，包括统计、整理并存储区域多机场系统内各出发机场到目的机场的航空客流量数据，搭建基于时空卷积网络的OD市场航空客流量的预测模型，确定不同数据...; 吴薇薇林思奇季灵张皓瑜; 文献传递

基于多源大数据分析下的浙江省第四大都市区航空客流需求预测研究: 2022年; 本文以联通手机信令、极光APP数据和移动手机信令数据等多种大数据为依托,结合浙中地区航空出行意愿调查,分析浙江省第四大都市区(金华市域+缙云县)居民的航空出行意愿、目前机场的辐射范围以及客流外溢等情况。考虑区位条件、空域条件、枢纽联系以及气候条件等因素,判断未来浙江省第四大都市区的航空枢纽在长三角机场群中的功能定位和职能分工,通过计量经济、出行量估算、趋势外推等方法预测航空出行客流需求,为机场改扩建或重新选址提供数据支撑。; 袁飞; 关键词：客流量预测

基于二次分解重构策略的航空客流需求预测被引量：4: 2022年; 考虑到航空客流需求序列的季节性、非线性和非平稳等特点,提出了一个基于二次分解重构策略的航空客流需求预测模型。首先,通过STL和自适应噪声互补集成经验模态分解(CEEMDAN)方法对航空客流需求序列进行二次分解,并根据数据复杂度和相关度的特征分析结果进行分量重构;然后,采用模型匹配策略分别选取自回归单整移动平均季节(SARIMA)、自回归单整移动平均(ARIMA)、核极限学习机(KELM)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络模型对各重构分量进行预测,其中KELM和BiLSTM模型的超参数通过自适应树Parzen估计(ATPE)算法确定;最后,将重构分量预测结果进行线性集成。以北京首都国际机场、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了1步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了14.98%~60.72%。可见以“分而治之”思想为指导,所提模型结合模型匹配和重构策略挖掘出了数据的内在发展规律,从而为科学预判航空客流需求变化趋势提供了新思路。; 栗慧琳李洪涛李智; 关键词：多步预测

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