[发明专利]一种智慧机场服务台排期预测方法

权利要求书

1.一种智慧机场服务台排期预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S.1、确定平均到达率、服务台数平均水平、等待时间平均水平和实际服务效率水平；

S.2、建立简化的排队论理论模型，基于排队论理论模型估算理论服务效率水平，并验证该简化模型的适用性；

S.3、基于回归分析拟合修正理论服务速率水平，得到回归参数；

S.4、通过修正后的理论服务速率修正简化的排队论理论模型，得到修正模型，并验证该修正模型的适用性；

S.5、结合回归参数，输入理论到达率、修正后的理论服务效率水平和服务台排期数量中的任意两项即可求解剩余一项；

S.2中建立的简化的排队论理论模型在各聚类区间为M/M/1排队模型；

S.2中估计的理论服务效率水平为：

，

式中为基于M/M/1假定估计的排队时间不超过x的概率，λ为平均到达率，为估计的服务速率水平，x为排队时间；而且由平均到达率λ及实际平均排队时长计算而得，计算公式为：

，

式中为估计的服务速率水平，λ为平均到达率，为平均排队时长。

2.如权利要求1所述的一种智慧机场服务台排期预测方法，其特征在于：所述S.1中根据原始数据计算到达间隔，进行聚类分析，然后在聚类得到的各区间计算平均到达间隔，然后推算出聚类区间对应的平均到达率。

3.如权利要求1所述的一种智慧机场服务台排期预测方法，其特征在于：所述S.1中根据各时间区块的最大开放服务台数，确定聚类区间对应的服务台数平均水平。

4.如权利要求1所述的一种智慧机场服务台排期预测方法，其特征在于：所述S.1中基于离群值处理、缺失修复、零值处理后的个体等待时间，确定聚类区间对应的等待时间平均水平。

5.如权利要求1所述的一种智慧机场服务台排期预测方法，其特征在于：所述S.3中服务速率回归假设为：

，

式中µ为实际服务效率水平，c为实际服务台数，λ为平均到达率，a、b为回归参数；

修正后的理论服务效率水平为：

，

式中c为实际服务台数，λ为平均到达率，、为回归参数。

6.如权利要求1所述的一种智慧机场服务台排期预测方法，其特征在于：所述S.4中修正后的理论服务效率水平为：

,

式中为基于M/M/1及修正服务速率假定估计的排队时间不超过x的概率，c为实际服务台数，λ为平均到达率，、为上述估计的回归参数，x为排队时间。

7.如权利要求1所述的一种智慧机场服务台排期预测方法，其特征在于：所述S.5中，结合回归参数，在给定平均到达率、修正后的理论服务效率水平为的情况下，可以得到服务台数量预测模型为：

式中a、b 是回归参数，（p，x）为给定的修正后的理论服务效率水平为，λ为平均到达率，e为自然常数。