机场高峰小时客流量预测
以上海虹桥机场为中心的客流流线分析报告
. . .参考学习郭周祥10224005交通运输学院2012/10/17交通港站流线设计案例分析之虹桥机场摘要：交通流线是指行人、车船、货物在一定范围内集散活动，形成一定得流动过程和流动轨迹。
流线是否畅通作为评价多种交通方式之间换乘优劣的重要指标，也直接影响着交通枢纽的运行效率。
虹桥机场交通流线可分为旅客交通流线、地面车辆交通流线、飞行区交通流线、货物交通流线、停车场交通流线。
本文主要从交通港站旅客和车辆交通流线设计的角度来研究虹桥机场的运作效率。
关键词：交通流线，枢纽，一体化，虹桥一、国外典型客运交通港站的结构分析1. 亚历山大广场交通枢纽1.1枢纽布局结构及其功能特点亚历山大广场交通枢纽有铁路、城铁、地铁、有轨电车、公共汽车、出租车等交通方式。
规划设计者巧妙地安排各种交通方式的设施位置，达到了既节省用地又便捷换乘的双重效果。
枢纽的布局结构如图1所示。
这种布局结构及其功能特点分析如下：1)利用立体空间，紧凑地、合理地安排各种车站的位置，在满足客流集散空间用量的条件下尽可能使各类车站靠近。
铁路线、城铁线平行布设，均位于高架一层；有轨电车、公共汽车、出租车位于地面；地铁线位于地下。
地下一层为商场及与地铁的换乘通道。
这种布局结构不仅可以缩短乘客走行距离与时间，而且可以减少枢纽内集散客流所需的空间用量。
图4柏林亚历山大广场枢纽布局结构图2)在高架一层中，铁路与城铁车站一体化布置，宽度约36 m。
铁路车站仅一个岛式站台，两股站线；与之平行的另一岛式站台及2股站线供城铁使用。
地面层有2条换乘通道把城铁楼梯、站台与铁路楼梯、站台连接起来，使得城铁与铁路之间的换乘距离不到50 m，既节省土地及空间资源，又实现了便捷换乘。
地面层主要用于商业、旅游等服务业的经营。
该站虽然占地不大，但每天接发及通过的列车数量很大。
在高峰时段，城铁站台停靠的S5、S7、S75、S9线列车的发车间隔分别为10、10、20、20min，高峰小时内在该站停靠的列车达到18对，每天超过250对。
基于改进Kneedle算法的机场典型高峰小时需求确定方法
基于改进Kneedle算法的机场典型高峰小时需求确定方法汪普瑞;董治;柏强【期刊名称】《交通运输工程与信息学报》【年(卷),期】2023(21)1【摘要】典型高峰小时交通量的确定在民用运输机场规划与设计中发挥着重要的作用,是机场规模与设施容量预测的基础。
目前典型高峰小时定义指标众多,不同定义指标计算出的机场典型高峰小时需求不一致。
因此,需要研究一种相对精准且统一的方法来确定不同民用运输机场典型高峰小时交通量。
为实现上述目标,结合民用运输机场交通量重复离散的数据特征,提出了基于改进Kneedle算法的拐点检测方法,应用于北京首都国际机场和昆明长水国际机场航班起降架次数据集,该方法可确定不同机场排名曲线中首个拐点位置和对应的航班起降架次,以此作为机场典型高峰小时需求,并与常用的标准繁忙率(SBR)、繁忙小时率(BHR)、年度高峰月的平均日高峰小时(ADPM)、年度两个高峰月的平均日高峰小时(ADTPM)四种典型高峰小时定义指标计算得到的高峰小时航班起降架次及排名曲线中对应位置分别进行了比较验证。
研究结果表明,同一典型高峰小时定义并不适用于不同民用运输机场,而使用改进Kneedle算法能够准确确定机场典型高峰小时交通需求,具有更广泛的适用性。
【总页数】10页(P125-134)【作者】汪普瑞;董治;柏强【作者单位】长安大学运输工程学院【正文语种】中文【中图分类】V352【相关文献】1.基于需求不确定性的机场拥挤风险预测模型与方法2.基于改进遗传算法的多产品生产企业物料需求时段确定研究3.一种基于hough改进算法的机场跑道识别方法研究4.一种基于改进遗传算法的机场登机口分配优化方法5.基于改进模拟退火算法的考虑混合充电模式和需求不确定下的电动物流车鲁棒配送问题研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于航空客流腹地的杭州萧山机场高铁站客流分析
基于航空客流腹地的杭州萧山机场高铁站客流分析1 研究背景2017年3月，浙江省委省政府提出杭州萧山机场要发挥龙头引领的作用，把萧山国际机场作为加快建设开放型经济强省、提升杭州城市国际化水平的重要抓手，不断提高国际化、枢纽化、智慧化和品质化水平，打造成长三角世界级机场群核心机场、国际化一流机场，并实现与上海虹桥、浦东机场互为备降的目标。
2017年5月，由国家发改委和民航局联合批复，杭州临空经济示范区成为10个国家级临空经济区之一，杭州萧山国际机场迎来新的发展机遇。
国家发改委关于打造现代综合客运枢纽提高旅客出行质量效率的实施意见发布以来[1]，高铁线路引入航空枢纽已经成为新的发展趋势，例如上海虹桥机场、郑州新郑机场、武汉天河机场、成都双流机场、石家庄正定机场等[2-5]。
高铁引入机场枢纽能够促进萧山机场自身客源地拓展，对提升萧山机场枢纽影响力，支撑省委省政府对萧山机场发展定位，服务2022年杭州亚运会需要均具有重要意义。
杭州萧山国际机场综合交通枢纽规划实现航空、高铁、城市轨道交通、公路等多种方式在机场枢纽的快速高效顺畅衔接。
杭州萧山机场高铁站的建设对于打造萧山国际机场综合枢纽，成为长三角世界级机场群核心机场、国际化一流机场具有重要意义。
运输需求分析是建设项目前期工作的核心[6]。
准确分析杭州萧山机场高铁站客流是稳定高铁站方案与规模的重要基础[7-8]，对于项目顺利实施具有重要意义，基于此开展本文研究工作。
2 杭州萧山机场发展定位及航空客流预测2.1 发展定位长三角地区现有上海浦东国际机场、上海虹桥国际机场、杭州萧山国际机场、南京禄口国际机场等19个机场，空域资源紧张，机场发展受到一定的制约。
这个区域内相当于每万平方公里拥有0.9座机场，该地区的百姓基本上在车程1 h左右就能到达1座机场。
地区每万平方公里的机场密度为0.9个，超过美国每万平方公里0.6个的水平，已经成为国际上机场密度最大的地区之一。
根据浙江省“十三五”民用机场规划[9]，浙江省内十三五期间将形成9个机场，基本覆盖浙江省内主要城市(见表1）。
如何使用逻辑回归模型进行航空客流预测(Ⅰ)
航空客流预测是航空公司和机场管理部门的重要工作之一。
通过对未来客流量的合理预测，可以更好地安排飞机的航线和座位，提高运营效率，减少资源浪费。
逻辑回归模型是一种常用的客流预测方法，它可以通过对历史数据的分析和建模，来预测未来客流的情况。
本文将探讨如何使用逻辑回归模型进行航空客流预测。
1. 数据收集与准备在使用逻辑回归模型进行航空客流预测之前，首先需要进行数据的收集和准备工作。
这包括收集历史客流数据、航班信息、机场情况等相关数据，并进行数据清洗和处理。
在数据清洗过程中，需要处理缺失数据、异常值和重复数据，以保证数据的质量和准确性。
同时，还需要对数据进行特征选择和转换，以便适应逻辑回归模型的要求。
2. 模型建立与训练在数据准备工作完成后，接下来就是建立逻辑回归模型并进行训练。
逻辑回归模型是一种广义线性模型，它可以用来预测二分类或多分类问题。
在航空客流预测中，通常将客流量划分为高、中、低三个等级，然后使用逻辑回归模型来预测客流量所属的等级。
在模型建立过程中，需要将数据集分为训练集和测试集，然后使用训练集数据来训练模型，并使用测试集数据来评估模型的性能。
3. 模型评估与优化在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化，以确保模型的预测性能达到要求。
评估模型的常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等，这些指标可以帮助我们判断模型的预测效果。
如果模型的性能不理想，可以尝试调整模型的参数或者使用特征工程的方法来优化模型。
4. 模型应用与预测经过评估和优化后，逻辑回归模型就可以用来进行航空客流预测了。
在预测过程中，需要将实时的航班信息和机场情况输入到模型中，然后模型会根据历史数据和建立的模型来预测未来客流量的情况。
预测结果可以帮助航空公司和机场管理部门做出合理的决策，提高运营效率和服务质量。
5. 模型监控与更新最后，建立好的逻辑回归模型需要进行监控和更新，以适应不断变化的客流情况。
在模型应用的过程中，需要不断收集新的数据并更新模型，以确保模型的预测性能始终保持在一个较高的水平。
基于大数据的航空公司乘客流量预测
ddpm的重参数化技巧
DDPM（Diffusion-Dequantization-Prior-Model）是一种生成模型，其中的重参数化技巧用于实现模型的训练和推断。
DDPM的核心思想是使用扩散模型（diffusion model）来建模真实数据的生成过程。
扩散模型是一种基于扩散过程的动态系统，描述了随着时间推移，数据的分布如何从简单分布（比如高斯分布）逐渐转化为复杂分布（比如真实数据的分布）。
为了训练DDPM模型，需要在数据空间和噪声空间之间建立映射关系，并且需要进行梯度反向传播。
这就需要使用到重参数化技巧。
DDPM中的重参数化技巧如下所示：
1. 首先，从一个已知的简单分布（比如高斯分布）中采样得到一个噪声样本，记为z。
这个噪声样本表示了数据空间中的一个点，可以理解为对应于数据分布中的一个样本。
2. 接下来，使用扩散模型来将噪声样本z转化为数据空间中的样本x。
具体而言，使用一个扩散方程来描述x的变化过程。
3. 为了进行梯度反向传播，需要计算生成的样本x对于噪声样本z的梯度。
然而，直接计算梯度是困难的。
为了解决这个问题，可以引入另一个变量v，将噪声样本z表示为z = μ + σ * v，其中μ表示均值，σ表示标准差。
4. 现在，可以将梯度计算推导为对v的梯度计算。
通过计算得
到梯度后，可以使用优化算法来更新参数，使得生成的样本逼近真实数据的分布。
通过这种重参数化技巧，DDPM可以实现有效的训练和推断过程，同时也减轻了计算的复杂性。
南宁吴圩国际机场空港枢纽客运交通预测研究
南宁吴圩国际机场空港枢纽客运交通预测研究作者：陈明涛张仰鹏焦晓东来源：《西部交通科技》2024年第04期摘要：文章以南宁吴圩国际机场为例，结合机场的功能定位，分析机场的辐射腹地和辐射强度，并利用分层分析的方法，从区域层面、都市层面分解得到机场对外客流分布特征。
通过出行方式划分，预测分方向各集疏运方式的客运需求，为客流集散体系的设施规模提供数据支撑。
关键词：客流预测；国际空港枢纽；南宁吴圩机场中图分类号：U169.62 文献标识码：A文章编号：1673-4874（2024）04-0197-030 引言近年来，随着“一带一路”倡议的推进，南宁加快打造面向东盟开放合作的国际化大都市［1］，南宁吴圩国际机场枢纽地位持续提升。
南崇高铁、规划南宁轨道机场线等交通线路的逐步建成，使南宁机场成为集民航、高铁、地铁及公路等功能于一体的特大型现代综合交通枢纽，机场辐射范围扩大、客流需求增加，客流的快速集散尤为重要［2］，而客流的科学预测是客流快速集散的关键。
既有的机场配套设施的主要侧重机场内部停车设施、公交衔接设施等，对机场外部衔接的公路、轨道、铁路等设施预测存在不足，无法科学地评估机场各辐射范围的集散设施规模。
本文重点针对机场外部供给侧的设施展开研究，探求南宁市吴圩国际机场综合交通枢纽对外客流的预测方法。
1 机场客流腹地分析机场的客流腹地分析主要通过机场自身的区位、区域的定位、与周边机场的竞争关系来分析，大体可划分为三级腹地，依托腹地、主要腹地和辐射腹地。
依托腹地主要与机场形成独立、融入、互动的关系，是机场客流来源的一部分，同时扮演服务机场的角色；主要腹地则是机场主要的客流辐射范围，根据国内机场相关发展经验，高铁2 h辐射圈为机场主要客流腹地；延伸腹地则是根据机场未来发展的定位，以及周边其他核心城市机场的竞争关系，确定的未来可能通过该机场进行中转的区域。
南宁吴圩国际机场定位为面向东盟的国际门户枢纽机场、广西机场集团下的第一大型机场、广西首府南宁市的窗口和城市亮点，预测远期年旅客吞吐量4 100万人次。
上海航班高峰小时容量标准
上海航班高峰小时容量标准上海作为中国最大的城市之一，其航班高峰小时容量标准是受到严格限制的。
本文将从政策背景、标准制定、标准实施以及影响与展望等方面对上海航班高峰小时容量标准进行详细阐述。
一、政策背景随着中国民航业的快速发展，航班量不断增加，航路拥堵和延误问题也日益严重。
为了提高航班运营效率，中国政府于2007年出台了《民航航班正常管理规定》，对航班正常性管理进行了规范。
此后，民航局又陆续出台了一系列相关政策，对航班计划审批、航路优化、空域管理等方面进行了全面改革，以提高航班正常率和运营效率。
二、上海高峰小时容量标准的制定根据《民航航班正常管理规定》及相关政策，上海机场高峰小时容量标准由民航局根据机场净空条件、空域规划、航路设施、气象条件、航班计划等因素进行评估和审批。
在评估过程中，需要对上海机场的各项条件进行全面分析和比较，以确定合理的航班高峰小时容量标准。
经过评估和审批，中国民用航空局批复上海浦东机场高峰小时容量标准由80架次增至92架次，居全国第一。
这一标准的制定是基于对上海机场各项条件的全面分析和比较，并考虑到未来发展的需要而做出的决策。
三、上海高峰小时容量标准的实施为了确保上海机场的高峰小时容量标准得到有效实施，民航管理部门采取了多项措施。
首先，加强航班计划的审批和管理，确保航班计划符合容量标准。
其次，加强空域管理和航路优化，提高航班运行效率。
此外，加强机场净空条件和气象条件的监测和管理，确保航班运行的安全和正常。
四、影响与展望上海航班高峰小时容量标准的提高，将有助于提高航班运营效率，减少航班延误和拥堵现象。
同时，这也将为上海机场未来的发展提供更多的空间和机会。
未来，随着中国民航业的持续发展，上海机场的航班量还将继续增加，因此需要继续加强各项管理和措施，确保航班运行的安全和正常。
总之，上海航班高峰小时容量标准的制定和实施是中国民航业发展的重要举措之一。
通过加强政策制定、实施和管理，可以提高航班运营效率，减少航班延误和拥堵现象，为未来的发展提供更多的空间和机会。
空港综合交通枢纽客流需求预测研究—以广州白云国际机场为例
侧航空客流和陆侧迎送客流两部分。 以陆侧航空客流需求和陆侧迎送客流需
思路
求之和，即高峰小时陆侧客流为基础，通过 客流分布及方式划分可得到分方式客流需
1.1 客流构成分析
面向集疏运设施规模及供给策略的空港
求，从而为各通道、各方式的设施规模预测 提供依据。具体预测思路如图 1 所示。
枢纽客流预测，重点在于分析预测空港陆侧 客流，主要包括陆侧航空客流、陆侧迎送客
高峰小时陆侧客流总需求
追求更快、更舒适的方式，既有的公路、铁 路、长途客流也会向航空转移。
陆侧航空客流受经济直接影响产生的增
二
长预期可采用常规预测方法，即与 GDP 增
○ 一
陆侧客流分布预测
四
长相关的增长率法，机场总体规划客流预测
年
陆侧客流方式划分
机场员工方式划分
通常采用此方法。但是，由于诸多因素的影
effective supply strategies and forecast demand for passenger distributing facilities at airport terminals. To
overcome such deficiency, this paper proposes a new passenger travel demand forecasting methodology fo-
空 港
air-passenger volume; Guangzhou Baiyun International Airport
综
合
交
收稿日期：2013-12-18
通 枢
作者简介：李德芬(1981— )，女，天津人，硕士，工程师。主要研究方向：综合交通枢纽规划、道
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
延安机场高峰小时客流量预测
延安位于机场东二十里铺，距市中心7公里。
机场按照军用二级、民航4C级标准建设，计划修建一条长2800米、宽45米的跑道，一条平行的滑行道，满足B737、A320系列飞机全载使用要求。
作为延安革命老区重要的交通门户和对外开放窗口，延安机场为推动地方社会经济发展发挥了不可替代的作用。
目前延安机场开通有延安—西安（每周执行21个航班）、延安—北京（每周执行7个航班）、延安—西安—广州（每周3班）、延安—上海四条航线，每周执行定期航班31个，62个班次。
其每天航班时刻如下表：
从上表可以看出，延安机场的航班量极少，时刻资源十分丰富。
经过统计得到延安机场每小时的航班信息如下表：
其航班的时刻分布如下图：
从图中可以看到：9:00-10:00、10:00-11:00两个时间段航班量最大，均为2个航班。
然而9:00-10:00时间段使用ERJ190执行飞行任务，ERJ190的座位级为100座级；10:00-11:00时间段使用E145执行飞行任务，E145的座位级为50座级。
因此延安机场的高峰小时客流出现在9:00-10:00中，其高峰小时客流量为：
高峰小时客流量高峰小时航班量航班座位数航班客座率
=**
下面我们就解决航班客座率的问题：
由2010年全国机场生产统计公报，可知延安机场2010年的旅客吞吐量为120121人次，也就说延安机场每天的旅客吞吐量为329人。
而延安机场每天可提供的座位数为：2*100+2*50+4*60=540（人）。
那么延安机场平均航班客座率为：329/540=0.61，即平均航班客座率为0.61。
所以延安机场的高峰小时流量=2*100*0.61=122（人）。