[发明专利]一种机场安检人数预测的方法

权利要求书

1.一种机场安检人数预测的方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤A：根据历史航班安检数据，找出国内、国际航班累计过安检人数比例与距计划起飞时间时长的关系，利用线性回归拟合模型；

步骤B：根据步骤A拟合的模型，结合未来航班值机数据和未来航班计划，计算在距离航班计划起飞时间前不同时间点的累计过安检人数，然后通过不同航班相邻两点的累计过安检人数之差得到该时间段内的安检人数，最终对不同时间段内的不同航班安检人数累加得到未来各个时间段内国内、国际安检口安检人数。

2.如权利要求1所述的一种机场安检人数预测的方法，其特征是，步骤A包括步骤A1和步骤A2，且步骤A1与步骤A2无先后关系：

步骤A1：对国内航班拟合不同时刻时间差与航班累计过安检人数比例的关系：

rate=inter+coef*time_diff_norm，

其中time_diff为不同时刻时间差，rate为航班累计过安检人数比例，inter为截距，coef为斜率，time_diff_norm=1/[1+exp（time_diff）]为转换后的时间差；

步骤A2：对国际航班拟合时间差与航班累计过安检人数比例的关系：

rate=inter+coef*（time_diff/60），

其中time_diff为时间差，rate为航班累计过安检人数比例，inter为截距，coef为斜率。

3.如权利要求2所述的一种机场安检人数预测的方法，其特征是，步骤B包括以下步骤：

步骤B1：构建未来一天时间点表；

步骤B2：获取未来一天航班的值机数据和未来一天航班计划表；

步骤B3：对无值机数据的航班进行填充处理；

步骤B4：计算各航班不同时间点的累计过安检时间；

步骤B5：计算各航班不同时段的过安检人数；

步骤B6：计算未来一天中各时段的总安检人数。

4.如权利要求3所述的一种机场安检人数预测的方法，其特征是，步骤B3包括以下步骤：

步骤B3.1：提取最近一周的航班数据，对每个航班进行标签处理：直飞航班、经停小段航班、经停大段航班；

步骤B 3.2：以出发地、目的地、直飞经停标签为分组条件，汇总不同分组下的平均值机人数，得到航线平均值机人数表；

步骤B 3.3：以国内国际标签、直飞经停标签为分组条件，汇总不同分组下的平均值机人数，得到汇总的平均值机人数表；

步骤B 3.4：对无值机数据的航班首先需要判断航班是否直飞、经停小段或者是经停大段，进行标签处理，然后利用航线平均值机人数表和汇总的平均值机人数表进行填充处理。

5.如权利要求4所述的一种机场安检人数预测的方法，其特征是，步骤B4包括以下步骤：

步骤B 4.1：首先利用未来一天时间点表关联航班计划表，获得每个航班计划起飞前400分钟之内的所有时间点；

步骤B 4.2：在步骤B 4.1数据基础上计算各个航班在不同时间点上的时间差：计划起飞时间-时间点，并计算时间差的变换time_diff_norm=1/[1+exp（time_diff/60）]；

步骤B 4.3：根据航班的属性关联国内、国际航班安检线形模型结果表，得到国内、国际航班累计安检比例模型参数，利用公式：累计安检人数比例=inter+（国内time_diff_norm|国际time_diff/60）*ceof计算各个航班在不同时间点的累计过安检人数比例，根据比例和值机人数推算出各个航班在不同时间点的累计过安检人数。

6.如权利要求5所述的一种机场安检人数预测的方法，其特征是，在步骤B4.3中，对于国内航班，如果安检线形模型中无该时段的模型参数，则使用23时的参数；对于国际航班，如果安检线形模型中无该航司的模型参数，则使用全部航司的整体参数作为标准。