【摘要】：隨著我國航空運輸業(yè)的發(fā)展，我國民航旅客運輸量快速增長，航站樓內(nèi)經(jīng)常發(fā)生旅客在值機等區(qū)域長時間滯留的現(xiàn)象，造成航站樓內(nèi)秩序混亂，影響民航運輸?shù)姆⻊?wù)水平。辦理行李托運手續(xù)這個環(huán)節(jié)所消耗的時間是決定離港旅客在航站樓內(nèi)滯留時間長短的關(guān)鍵因素之一。只有對離港旅客的托運行李需求變化實時準(zhǔn)確地把握，才能及時調(diào)度分配航站樓離港旅客行李相關(guān)服務(wù)資源，從而有效地減少旅客在港滯留時間，確保離港旅客快速登機和航班安全正點運行。 論文針對航站樓內(nèi)離港旅客在值機區(qū)域辦理的托運行李進行了分析研究，選用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，以航班為單位，定量預(yù)測航站樓離港旅客的托運行李需求。對此，論文首先通過分析航空運輸?shù)奶厥庑裕岢龊秸緲请x港旅客托運行李需求的量化指標(biāo)和影響因素，，并闡明它們各自作用的機理。然后通過對各種預(yù)測方法比較，說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決該問題的適用性。通過研究分析有關(guān)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論內(nèi)容，提出了預(yù)測離港旅客托運行李需求的模型理論。最后，通過多次的試驗比較，確立了最佳的預(yù)測模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，建立航站樓離港旅客托運行李需求的預(yù)測模型，并對其進行了一系列的改進與優(yōu)化。經(jīng)過實際案例的分析，驗證了該預(yù)測模型是科學(xué)可行的。 通過建立航站樓離港旅客托運行李需求的預(yù)測模型，航站樓從而可以科學(xué)合理地選擇開設(shè)離港旅客值機柜臺的數(shù)量，分配航站樓中為離港旅客服務(wù)的工作人員及托運行李相關(guān)的設(shè)備設(shè)施，減少了相關(guān)資源的浪費，保障了航站樓內(nèi)各項作業(yè)的正常運行，提高民航運輸?shù)姆⻊?wù)水平。
[Abstract]:With the development of China's air transportation industry, the volume of civil aviation passenger transport in China is increasing rapidly. The phenomenon of passengers staying for a long time in areas such as check-in often occurs in the terminal building, which results in chaos in the order in the terminal building and affects the service level of civil aviation transportation. The time spent in baggage check-in is one of the key factors in determining the length of stay of departing passengers at the terminal. Only by grasping the changes in the needs of departing passengers' checked baggage in real time and accurately, can we dispatch and distribute the baggage related service resources for departing passengers in the terminal building in a timely manner, thus effectively reducing the stay time of passengers in Hong Kong. Ensure fast boarding of departing passengers and safe operation of flights. This paper analyzes and studies the checked baggage handled by departing passengers in the check-in area in the terminal building, selects the theory of BP neural network in artificial neural network, and quantitatively predicts the check baggage demand of departing passengers in terminal building by taking flight as the unit. Firstly, by analyzing the particularity of air transportation, the paper puts forward the quantitative indexes and influencing factors of the baggage demand of departing passengers in the terminal, and clarifies the mechanism of their respective functions. Then, the applicability of BP neural network to solve this problem is illustrated by comparing various prediction methods. By studying and analyzing the theoretical content of BP neural network, a model theory is proposed to predict the baggage demand of departing passengers. Finally, through many experiments and comparisons, the optimal network structure of forecasting model is established, and the forecasting model of baggage demand of departing passengers in terminal building is established, and a series of improvements and optimizations are made to it. Through the analysis of practical cases, it is proved that the prediction model is scientific and feasible. By establishing a forecasting model of the baggage demand of departing passengers in the terminal building, the terminal can scientifically and reasonably select the number of departure passenger check-in counters. The allocation of departure passenger service staff and baggage related facilities in the terminal can reduce the waste of related resources, ensure the normal operation of all operations in the terminal, and improve the service level of civil aviation transportation.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：V353;F562

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本文編號：2341736