第1章 引言\t1
1．1 航站樓旅客服務資源概述\t1
1．1．1 值機設施\t1
1．1．2 安檢設施\t2
1．1．3 登機口和登機橋\t3
1．1．4 行李處理設施\t3
1．1．5 政府聯檢設施（海關、邊檢、檢疫）\t3
1．1．6 商業(yè)經營設施\t4
1．1．7 工作人員\t4
1．2 航站樓旅客服務資源的配置及調度\t4
1．2．1 值機設施配置及調度\t5
1．2．2 安檢設施配置及調度\t8
1．2．3 登機口、登機橋配置和調度\t9
1．2．4 行李處理設施配置和調度\t11
1．2．5 政府聯檢設施（海關、邊防、檢疫）的配置和調度\t12
1．2．6 商業(yè)經營設施的配置和調度\t13
1．3 航站樓旅客服務資源動態(tài)配置及調度智能化\t14
1．3．1 航站樓旅客服務資源動態(tài)配置及調度智能化的目的、意義\t14
1．3．2 航站樓旅客服務資源動態(tài)配置及調度智能化的理論體系\t15
參考文獻\t15
第2章 航站樓旅客服務資源動態(tài)配置及調度的數據集成方法\t18
2．1 概述\t18
2．1．1 數據集成的概念和任務\t18
2．1．2 旅客服務資源動態(tài)配置及調度數據集成的意義\t18
2．1．3 航站樓旅客服務資源動態(tài)分配及調度的數據源\t19
2．2 常用的數據集成方法\t20
2．2．1 基于聯邦數據庫的數據集成方法\t20
2．2．2 基于中間件的數據集成方法\t21
2．2．3 基于數據倉庫與數據集市的數據集成方法\t21
2．3 航站樓旅客服務資源動態(tài)配置及調度數據集成需求分析\t22
2．3．1 不影響原業(yè)務系統(tǒng)的正常運行\t22
2．3．2 提供資源動態(tài)配置及調度所需的數據\t22
2．3．3 支持多維、多粒度的數據分析\t22
2．3．4 快速響應數據查詢\t23
2．4 基于數據集市的航站樓旅客服務資源動態(tài)配置及調度數據框架\t23
2．4．1 數據源\t24
2．4．2 數據抽取―轉換―裝載\t25
2．4．3 航站樓平面布局數據模型\t26
2．4．4 旅客服務流程數據模型\t28
2．4．5 數據集市的多維數據模型\t28
2．4．6 OLAM\t29
2．5 數據集市的邏輯模型\t29
2．5．1 確定數據集市的需求\t29
2．5．2 確定數據集市模型的結構\t30
2．6 數據預處理實例\t32
2．6．1 非空間數據預處理\t33
2．6．2 航站樓平面布局數據ETL\t42
2．7 探查式數據分析\t44
2．7．1 探查航班數量的分布規(guī)律\t44
2．7．2 探查航站樓旅客流量隨時間分布的規(guī)律\t47
2．8 確定網上值機旅客先于飛機起飛到達航站樓的時長\t50
參考文獻\t53
第3章 航站樓旅客流量預測的數據挖掘方法\t55
3．1 基于人工神經網絡的方法\t55
3．1．1 人工神經網絡\t55
3．1．2 BP神經網絡\t56
3．1．3 建立BP神經網絡的步驟\t57
3．1．4 BP神經網絡在離港旅客流量預測中的應用\t59
3．1．5 結論\t60
3．2 基于決策樹的方法\t61
3．2．1 決策樹方法\t61
3．2．2 應用案例\t63
3．3 基于k-近鄰算法的方法\t65
3．3．1 k-近鄰算法概述\t65
3．3．2 實例\t68
3．4 基于規(guī)則推導的方法\t71
3．4．1 關聯規(guī)則基本概念\t71
3．4．2 關聯規(guī)則的挖掘\t72
3．4．3 經典算法―Apriori算法\t73
3．4．4 Apriori算法的改進\t74
3．4．5 實例\t74
3．5 基于回歸分析的方法\t77
3．5．1 線性回歸與多變量回歸\t77
3．5．2 非線性回歸\t78
3．5．3 其他回歸模型\t78
3．5．4 航站樓離港旅客流量回歸分析預測模型\t79
3．5．5 實例\t79
參考文獻\t81
第4章 航站樓旅客流量預測的混沌時間序列分析方法\t83
4．1 混沌時間序列預測理論分析\t83
4．1．1 混沌運動特性分析\t83
4．1．2 混沌特征量\t84
4．1．3 混沌時間序列預測方法\t87
4．1．4 預測方法的選取\t90
4．1．5 小結\t91
4．2 航站樓離港旅客流量時間序列混沌性判別\t91
4．2．1 數據來源和分析\t91
4．2．2 混沌時間序列相空間重構\t93
4．2．3 時間序列混沌性判別\t95
4．2．4 航站樓離港旅客流量時間序列混沌性判斷\t96
4．2．5 小結\t102
4．3 航站樓離港旅客流量時間序列噪聲平滑\t102
4．3．1 混沌信號噪聲平滑理論及標準\t102
4．3．2 基于小波理論的噪聲平滑方法\t105
4．3．3 航站樓離港旅客流量時間序列去噪\t108
4．4 航站樓離港旅客流量預測\t111
4．4．1 徑向基函數神經網絡\t111
4．4．2 離港客流預測的RBF模型\t112
4．4．3 實例\t113
4．4．4 模型應用價值分析\t117
參考文獻\t117
第5章 航站樓旅客流量異常預警方法\t119
5．1 航站樓旅客流量異常分析\t119
5．1．1 航站樓旅客流量特性統(tǒng)計規(guī)律分析\t119
5．1．2 航站樓旅客流量異常產生的原因\t121
5．1．3 航班延誤分析\t122
5．1．4 航站樓旅客流量異常的應對策略\t132
5．2 航站樓旅客流量異常預警指標\t132
5．2．1 航站樓旅客流量異常風險及分類\t132
5．2．2 航站樓旅客流量異常預警指標的選取\t133
5．2．3 航站樓旅客流量異常預警量級的劃分\t134
5．2．4 航站樓旅客流量異常預警的內涵\t135
5．2．5 航站樓旅客流量異常預警的內容\t136
5．3 航站樓旅客流量異常預警模型\t136
5．3．1 常用預警建模方法\t136
5．3．2 航站樓旅客流量異常預警模型的建立\t138
5．3．3 航站樓旅客流量異常預警模型的不足與優(yōu)化\t141
5．4 仿真案例\t142
5．4．1 數據獲取\t142
5．4．2 標定模型\t142
5．4．3 模型評價\t144
5．5 航空骨干網絡旅客流量預警系統(tǒng)\t144
5．5．1 航站樓旅客流量異常與航空骨干網絡穩(wěn)定的相互影響\t144
5．5．2 航空骨干網絡上進行流量預警的特點\t145
5．5．3 航空骨干網絡異常預警系統(tǒng)的構成\t146
5．5．4 航空骨干網絡預警模型的假設與建立\t147
5．5．5 航空骨干網絡旅客流量異常預警的不足與優(yōu)化\t150
參考文獻\t150
第6章 航站樓旅客行李需求預測方法\t152
6．1 離港旅客托運行李需求特性的分析\t152
6．1．1 航站樓旅客的離港特性\t152
6．1．2 航站樓離港旅客的行李特性\t153
6．1．3 托運行李需求的量化指標分析\t154
6．1．4 托運行李需求的影響因素分析\t155
6．1．5 托運行李需求影響因素相關程度權重分析\t158
6．2 離港旅客托運行李需求預測方法的選擇\t161
6．2．1 常用預測方法的分析\t161
6．2．2 國外航站樓旅客行李需求預測常用方法\t162
6．2．3 行李需求預測的多元線性回歸預測方法\t163
6．2．4 行李需求預測的BP神經網絡方法\t166
6．3 托運行李需求預測BP神經網絡模型的建立\t170
6．3．1 輸入、輸出指標的確立\t170
6．3．2 建模數據的準備與預處理\t171
6．3．3 模型網絡的設計\t172
6．3．4 托運行李預模型的訓練\t173
6．3．5 托運行李需求預測模型\t174
6．4 預測模型的優(yōu)化\t182
6．4．1 預測模型的局限性\t182
6．4．2 模型改進的方法\t183
6．4．3 模型的優(yōu)化\t184
6．5 模型的驗證與評價\t189
6．5．1 預測模型準確性驗證\t189
6．5．2 預測模型準確性評價\t192
6．5．3 預測模型的實用性
分析\t193
參考文獻\t194
第7章 航站樓旅客服務流程建模方法\t196
7．1 典型航站樓旅客服務流程\t196
7．1．1 值機流程\t197
7．1．2 安檢流程\t198
7．1．3 海關及檢疫流程\t198
7．1．4 邊防檢查流程\t199
7．1．5 候機和登機流程\t199
7．1．6 進港流程\t199
7．1．7 中轉旅客服務流程\t200
7．2 航站樓旅客服務流程調查\t200
7．2．1 調查內容\t200
7．2．2 調查方案\t202
7．2．3 調查實施\t203
7．2．4 調查結果與分析\t204
7．3 基于Petri網的航站樓旅客服務流程建模\t206
7．3．1 Petri網理論\t206
7．3．2 隨機Petri網\t211
7．3．3 廣義隨機Petri網\t213
7．3．4 擴展Petri網\t214
7．3．5 基于Petri網的旅客服務流程建模\t215
7．4 基于Petri網的航站樓旅客服務流程模型分析\t220
7．4．1 模型結構可靠性分析\t220
7．4．2 模型的性質驗證\t224
7．4．3 模型性能分析\t225
附錄1 調查表格\t243
附錄2 某機場調查問卷\t244
參考文獻\t245
第8章 航站樓旅客服務資源仿真優(yōu)化方法\t246
8．1 航站樓旅客服務資源仿真優(yōu)化概述\t246
8．1．1 航站樓旅客服務資源配置與流程仿真優(yōu)化的關系\t247
8．1．2 航站樓旅客服務資源優(yōu)化的類型\t247
8．1．3 航站樓旅客服務資源仿真優(yōu)化的目標\t249
8．1．4 航站樓旅客服務資源仿真優(yōu)化的基本過程\t250
8．2 航站樓旅客服務資源仿真的基本方法\t251
8．2．1 仿真軟件\t251
8．2．2 仿真模型\t253
8．3 航站樓旅客服務資源配置及調度仿真分析\t255
8．3．1 航站樓旅客服務資源配置及調度仿真分析的作用\t255
8．3．2 航站樓旅客服務資源配置及調度仿真分析的步驟\t256
8．4 航站樓旅客服務資源配置及調度量化評價指標\t257
8．4．1 航站樓旅客服務流程與資源優(yōu)化配置的關系\t257
8．4．2 航站樓旅客服務評價\t258
8．4．3 航站樓旅客服務標準\t258
8．5 航站樓旅客服務流程模型的建立\t260
8．5．1 航站樓旅客服務流程模型的組成\t261
8．5．2 建立航站樓旅客服務流程模型的步驟\t264
8．6 航站樓旅客服務資源配置和調度模型的仿真執(zhí)行\t268
8．6．1 執(zhí)行仿真的步驟\t268
8．6．2 航站樓旅客服務資源分配仿真優(yōu)化模型的應用實例\t271
8．6．3 仿真結果分析\t274
參考文獻\t274
附錄1 調查表格\t275
附錄2 哈爾濱太平國際機場調查問卷\t276
鄂公網安備 42010302001612號 