航空旅客流量分布预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种航空旅客流量分布预测方法，属于数据传输和处理技术领域，包括：获取待测区域，根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集；构建流量分布预测模型，利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，直到训练结束，得到最终流量分布预测模型；将待测时间信息输入所述最终流量分布预测模型，预测所述待测区域内航空旅客流量分布。本发明专利技术还提供一种航空旅客流量分布预测装置、电子设备及存储介质。采用本发明专利技术的方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决现有技术中无法区分机场陆侧交通流量在不同空间内随时间的分布趋势、预测性能较低的技术问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
航空旅客流量分布预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据传输和处理
，具体涉及一种航空旅客流量分布预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着民航业务的快速增长，机场规模逐渐扩大，机场数量也逐步增加，为航空旅客提供更高质量的服务的压力也日益增加。机场所在地区的繁荣、地区内设施规划的复杂多样使得机场相关的规划管理变得更加困难。为了提高管理效率，预测某个服务范围内的航空旅客流量并提前采取行动提高服务质量是一种有效的手段。现有关于机场侧的预测主要是针对交通流量，将交通预测问题建模为时空图模型，用以描述交通流量内部的空间和时间相关性。
[0003]现有技术中，SCINet利用降采样
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卷积
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交互的架构扩展其感受野，并采用多分辨率进行数据分析，提高预测能力的同时捕捉到时间相关性。传统基于曲线拟合的时间序列预测的交通流量趋势分析可实现半自动地预测具有季节性特征的时间序列，但是受其能力限制无法捕捉数据集的隐含模式，并且无法区分机场陆侧交通流量在不同空间内随时间的分布趋势，因此预测性能较低且无法突破。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种航空旅客流量分布预测方法、装置、电子设备及存储介质，解决现有技术中无法区分机场陆侧交通流量在不同空间内随时间的分布趋势、预测性能较低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种航空旅客流量分布预测方法，包括：获取待测区域，根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集；构建流量分布预测模型，利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，直到训练结束，得到最终流量分布预测模型；将待测时间信息输入所述最终流量分布预测模型，预测所述待测区域内航空旅客流量分布。
[0006]本专利技术还提供一种航空旅客流量分布预测装置，包括：数据获取模块，用于获取待测区域，根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集；模型构建模块，用于构建流量分布预测模型，利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，直到训练结束，得到最终流量分布预测模型；流量分布预测模块，用于将待测时间信息输入所述最终流量分布预测模型，预测所述待测区域内航空旅客流量分布。
[0007]本专利技术还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述航空旅客流量分布预测方法中的步骤。
[0008]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述航空旅客流量分布预测方法中的步骤。
[0009]相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：采用本专利技术的航空旅客流量分布预测方法，通过合理利用交通大数据，对历史航空旅客流量分布数据的学习，捕捉到数据中的时间相关性和趋势，从而实现对未来航空旅客流量在机场外不同服务范围分布的预测，帮助管理者获得机场陆侧旅客流量分布进行早期预警，进而采取相关举措对航空旅客的服务质量进行改善，提高管理效率，对于构建机场数字化信息管理系统具有重要意义，为未来机场陆侧交通规划建设提供重要参考。
[0010]优选的，所述根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集，包括：基于不同时间下的机场等时圈特征，确定不同时间下所述待测区域内的多个服务范围；基于所述待测区域内的多个服务范围，对所述旅客行程位置信息进行划分，得到旅客行程分布信息；根据所述旅客行程分布信息和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集。
[0011]优选的，所述根据所述旅客行程分布信息和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集，包括：根据所述旅客行程分布信息获取旅客分布密度数据；根据所述旅客分布密度数据和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集。
[0012]优选的，所述利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，直到训练结束，得到最终流量分布预测模型，包括：利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，计算平均绝对误差和决定系数；当平均绝对误差和决定系数达到预设阈值时，结束训练，得到所述最终流量分布预测模型。
[0013]优选的，所述数据获取模块包括：服务范围确定单元，用于基于不同时间下的机场等时圈特征，确定不同时间下所述待测区域内的多个服务范围；旅客行程分布信息获取单元，用于基于所述待测区域内的多个服务范围，对所述旅客行程位置信息进行划分，得到旅客行程分布信息；训练数据集生成单元，用于根据所述旅客行程分布信息和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集。
[0014]优选的，所述训练数据集生成单元包括：旅客分布密度数据子单元，用于根据所述旅客行程分布信息获取旅客分布密度数据；训练数据集生成子单元，用于根据所述旅客分布密度数据和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集。
[0015]优选的，所述模型构建模块包括：模型训练模块，用于利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，计算平均绝对误差和决定系数；模型输出模块，用于当平均绝对误差和决定系数达到预设阈值时，结束训练，得到所述最终流量分布预测模型。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本专利技术实施例中航空旅客流量分布预测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中航空旅客流量分布预测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本专利技术
实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0019]为解决现有技术中无法区分机场陆侧交通流量在不同空间内随时间的分布趋势、预测性能较低的技术问题，本专利技术提出一种航空旅客流量分布预测方法、装置、电子设备及存储介质。
[0020]图1为本专利技术实施例中航空旅客流量分布预测方法的流程示意图。如图1所示，本实施例公开一种航空旅客流量分布预测方法，包括：步骤S101，获取待测区域，根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集。
[0021]获取待测区域包括，获取机场周围待测区域的地理位置信息、以及不同交通运输方式在机场的接入点的数据等信息，以便于识别旅客行程中所在位置与机场待测区域的位置关系，和便于判断旅客行程数据中哪些数据实际与来往机场相关，从而便于去除原始数据中与往来机场无关的旅客数据。
[0022]其中，旅客行程位置信息和相应的时间信息的来源包括但不限于公开数据集。可在公开数据集中筛选出在机场出发和到达机场对应的旅客行程终点和起点的位置信息，例如获取出租车行程数据中的起点和终点信息，可通过迭代所有来源数据样本并检查其上车和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.航空旅客流量分布预测方法，包括：获取待测区域，根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集；构建流量分布预测模型，利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，直到训练结束，得到最终流量分布预测模型；将待测时间信息输入所述最终流量分布预测模型，预测所述待测区域内航空旅客流量分布。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集，包括：基于不同时间下的机场等时圈特征，确定不同时间下所述待测区域内的多个服务范围；基于所述待测区域内的多个服务范围，对所述旅客行程位置信息进行划分，得到旅客行程分布信息；根据所述旅客行程分布信息和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集。3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述旅客行程分布信息和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集，包括：根据所述旅客行程分布信息获取旅客分布密度数据；根据所述旅客分布密度数据和所述时间信息的对应关系，生成所述训练数据集。4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，直到训练结束，得到最终流量分布预测模型，包括：利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型，计算平均绝对误差和决定系数；当平均绝对误差和决定系数达到预设阈值时，结束训练，得到所述最终流量分布预测模型。5.航空旅客流量分布预测装置，包括：数据获取模块，用于获取待测区域，根据所述待测区域的旅客行程位置信息和时间信息的对应关系，生成训练数据集；模型构建模块，用于构建流量分布预测模型，利用所述训练数据集训练所述流量分布预测模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：张昆，张慧如，
申请(专利权)人：民航机场规划设计研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：