[发明专利]一种机场客流量的时空分布预测装置

摘要

本发明属于机场客流量预测技术领域，公开了一种机场客流量的时空分布预测装置，包括：WIFI连接相关数据获取模块，获取当前时段及之前的历史数据，具体包括：机场WIFI连接总人数、安检过关人数、旅客进出机场的时间、航班到达和离开机场的时间以及机场登机口区域各WIFI接入点连接人数；特征提取模块，与WIFI连接相关数据获取模块相连，分别以单位时间段将WIFI连接相关数据进行分类；预测模块，与特征提取模块相连，基于分类的WIFI连接相关数据，依据逻辑斯蒂回归模型对下一时段的WIFI连接相关数据得到初步预测值；利用线性回归模型对当前时段的WIFI连接相关数据进行预测并获取与真实值的预测偏差值；将初步预测值与预测偏差值加和得到最终预测值。

主权项

1.一种机场客流量的时空分布预测装置，其特征在于，包括：/nWIFI连接相关数据获取模块，获取机场各个WIFI连接点的相关数据，包括：a.不同时间连接WIFI的人数，以10分钟为间隔进行统计；b.不同时间安检旅客过关人数，以10分钟为间隔进行统计；c.每个旅客进入机场的时间以及离开机场的时间；d.机场每天航班安排计划，每架飞机到达机场的时间以及每架飞机离开机场的时间；e.机场每个登机口的区域划分信息；f.每个旅客连接机场WIFI时所处位置的坐标信息；/n数据预处理模块，对缺失数据、不符合格式的数据进行预处理；对填充连接WIFI点的人数、安检旅客过关人数信息中的缺失值，以缺失值所在日期前后2天同时段值的平均值进行填充，已获得可处理的完整数据；机场航班有时会因某些原因临时取消，此时会导致旅客大量滞留，WIFI连接数猛增，因此应将每天航班信息里，只有飞机到达时间的信息删除，排除此类特殊信息对总体预测结果的干扰；机场每个登机口的区域划分信息与每个旅客连接机场WIFI时所处位置的坐标信息有着相关性，因为机场大部分旅客都处在自己航班的登机口附近，因此将机场每个登机口的区域划分信息与WIFI接入点坐标进行对应，将机场登机口区域进行坐标转换；/n特征提取模块，对初步预测模型和残差预测模型分别提取特征，初步预测模型提取的特征为：最近10天同时段10分钟WIFI平均连接数，最近10天同时段30分钟WIFI平均连接数，最近10天同时段60分钟WIFI平均连接数；残差预测模型提取的特征为：该WIFI点的登机口安排的热门航班数，过去10分钟登机口飞机起降情况，过去30分钟登机口飞机起降情况，过去60分钟登机口飞机起降情况；/n预测模块，利用历史数据进行线下模型建立，线下模型采用整体初步预测模型、残差预测模型、最终结果模型相结合的方法；整体初步预测模型是指，利用现有的逻辑斯蒂回归模型，对WIFI连接数进行初步预测，得到机场每个区域WIFI连接数；残差预测模型是指，得到预测值的偏差值，利用历史数据对预测时间之前3小时的WIFI连接数进行预测，而这3个小时的WIFI实际连接数是已知的，将预测值与实际值相减得到预测残差；最终结果预测模型是指，将WIFI连接数的预测值与残差值相结合，得到较理想的预测值；首先利用逻辑斯蒂回归模型进行初步预测，得到初步结果预测值；其次，利用线性回归模型对预测时间之前3小时的WIFI连接数的历史数据进行预测，而这3个小时的WIFI实际连接数是已知的，将预测值与实际值相减得到预测残差，利用残差值就可以进一步提高预测的精度；最后将整体初步的预测值与残差值加和，得到最终WIFI连接数的预测值，即接下来三小时每10分钟间隔WIFI连接人数；/n采用最终模型，利用当前时间的历史数据，实时预测得到接下来3个小时每隔10分钟各个WIFI连接点的WIFI连接数，来间接预测机场客流量的时空分布；并且根据实际连接的值，得到预测的准确度，将预测结果的准确度反馈给线下模型；/n参数权值修正模块，根据线上预测反馈的信息进行线下调整模型，使模型变得更加精准稳定；如果反馈的准确率低于50％，则会重新进行提取特征，对模型特征进行优化，不断的调整逻辑斯蒂模型、线性回归模型中各个参数的权值，以达到更好的预测效果；并进行多次线下测试，选取正确率最高的模型提交给线上，保证了线上实时预测的正确率。/n