【摘 要】
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准确感知航站楼内旅客分布态势是预测机场客运需求和合理分配机场资源的基础。现有的航站楼内旅客分布态势一般是基于人工观测数据得到的,数据的精度和广度存在局限性。随着室内定位技术特别是蓝牙定位技术的进步,旅客在航站楼内的位置移动能够被实时获取,这使得通过集结微观个体定位数据来分析航站楼内旅客的时空分布态势成为可能。在此背景下,本文首先提出了一种基于蓝牙定位设备的层次渐进定位算法,该算法通过构建多层蓝牙定
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准确感知航站楼内旅客分布态势是预测机场客运需求和合理分配机场资源的基础。现有的航站楼内旅客分布态势一般是基于人工观测数据得到的,数据的精度和广度存在局限性。随着室内定位技术特别是蓝牙定位技术的进步,旅客在航站楼内的位置移动能够被实时获取,这使得通过集结微观个体定位数据来分析航站楼内旅客的时空分布态势成为可能。在此背景下,本文首先提出了一种基于蓝牙定位设备的层次渐进定位算法,该算法通过构建多层蓝牙定位框架逐渐缩小目标点所在区域范围,再利用改进的三边定位算法最终确定目标点位置坐标。通过对比可知本文提出的层次渐进定位算法较普通三边定位算法的定位准确率提高了66%。基于上述定位算法,本文利用LSTM神经网络构建了航站楼旅客时空分布预测模型,该模型构建起旅客时空分布与多个影响因素之间的数据映射关系,包括天气因素和航班量。所建模型被应用于预测国内某机场T2航站楼内旅客的时空分布态势,训练所得模型的预测精度达到74.2%,说明本文提出模型能够刻画影响因素与旅客时空分布之间的数据映射关系。接着,基于LIME方法分析了雷暴天气对航站楼内旅客时空分布态势的影响,结果显示:某一时点上雷暴天气引发的旅客滞留持续时长不大于2小时,而同一时刻的雷暴天气会引起航站楼内不同区域候机人数不同程度的增加,增加幅度与该区域承担航班数量密切相关。研究结果可为国内机场探索新的航站楼旅客需求数据采集方法以及预测方法提供参考,将来可能为航站楼内资源的动态时空分配提供依据。
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