【摘 要】
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针对行李提取区旅客拥挤问题,结合行李提取流程分析和历史数据机器学习,提出一种基于贝叶斯网络的单航班行李转盘旅客密度预测模型。利用贝叶斯网增量学习的特性实现模型的动
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院,中国民用航空局第二研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1601200)
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针对行李提取区旅客拥挤问题,结合行李提取流程分析和历史数据机器学习,提出一种基于贝叶斯网络的单航班行李转盘旅客密度预测模型。利用贝叶斯网增量学习的特性实现模型的动态调整,使该模型可以对新数据更好的适应和调整,并得出更准确的旅客密度预测值。使用国内某大型枢纽机场数据,采用期望最大化(EM)方法对模型进行训练。实验结果表明,所建模型能有效预测航班行李提取的旅客密度,具有较高的准确度。
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