基于航班离港时刻主导的单航班离港旅客聚集模型

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1、基于航班离港时刻主导的单航班离港旅客聚集模型邢志伟1，冯文星1,2，罗谦2*，李学哲1,2，白楠1,2，潘野2，李定亮2（1.中国民航大学航空自动化学院天津300300；2.中国民航局第二研究所成都610041）【摘要】通过对单航班离港旅客在航站楼聚集行为的动力学分析，证明了旅客的到达聚集行为在群体层面受截止时间影响服从重尾分布，并且存在混合分布特性；揭示了航班截止时间的变化对旅客行为重尾特性的影响规律。在此基础之上基于对数正态分布与回归分析建立了航班离港时刻主导的单航班离港旅客聚集模型，并通过仿

2、真验证证明了模型拟合度达到80%以上具有工程推广价值。关键词：人类动力学；群体行为；重尾分布；对数正态分布；模型中图分类号[U8]文献标志码AArrivedPassengerModelinSingleFlightbasedontheTimeofDepartureXINGZhi-wei1,FENGWen-xing1,2,LUOQian2,LIXue-zhe1,2,BAINan1,2,PANYe2,LIDing-liang2(1.AeronauticalAutomation CollegeCivil 

3、Aviation University of ChinaTianjin3003002.TheSecondResearchInstituteofCivilAviationadministrationofChinaChengdu610041)AbstractThearrivalaggregationbehaviorofasingleflightdepartingpassengersatthegrouplevelaffectedbythedeadlineisprovedtoobeyheavy-taile

4、ddistributionwithmixeddistributioncharacteristicsthroughthedynamicsanalysisaboutthepassengers’behavioratTerminal,andrevealstheinfluencethatthechangesofflightdeadlinehaddonetotheheavytailcharacteristicsofpassengers’behavior.Onthisbasis,theArrivedPassen

5、gerModelinSingleFlightbasedontheTimeofDeparture（TD-SFAPM）isbuilt，onaccountofthelog-normaldistributionandtheregressionanalysis.Theaccuracyofthemodelisprovedtobemorethan80percentbysimulationwhichhasprojectpromotionalvalue.Keywordshumandynamics;groupbeha

6、vior;heavy-taileddistribution;log-normal distribution;model近年来我国民航业持续高速发展，据民航局行业发展统计公报显示，自2010年以来旅客吞吐量平均增速都维持在10%左右，2014年全国民航机场旅客吞吐量达3.9亿人次，位居世界第二。与此同时民航机场运行保障评估研究表明，2015年近60个机场达到资源饱和。传统的依靠资源冗余满足旅客需求的格局已被打破。旅客过站时间长，服务效率、满意度下降等现象成为民航机场亟待解决的难题。国内外学者力图通过

7、研究机场资源配置优化和旅客服务流程优化，提高机场对旅客的服务效率与水平。PFonsecaiCasas等人采用计算机技术对候机大厅内的旅客流进行仿真并提出优化策略，可以提高候机大厅的利用率以及旅客的满意度[1]。GUIZZIG与MURINOT等人采用离散事件仿真技术模拟了旅客在航站楼内的流程，在此基础上来预测延误，为管理人员提供理性的值机与安检策略[2]。这类研究采用计算机仿真技术实现对航站楼旅客流程的定性分析以及资源优化，在一定程度上缓解了资源紧张。但仿真技术在输入层都采用理想的旅客到达模型（如泊

8、松分布），忽略航班流等运行因素对旅客流的巨大影响，与现实旅客流相比存在较大误差。另一类研究侧重宏观角度预测旅客流量，Profillidis基于模糊理论建立了经济计量模型很好的预测了希腊机场旅客流量[3]。TobiasGrosche与FranzRothlauf等人则将重力模型加以分析利用，基金支持：国家科技支撑计划课题(2012BAG04B02)；国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1233118)；国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U133312