基于潜在出行目的的民航旅客移动模型制造技术

本发明专利技术是基于潜在出行目的的民航旅客移动模型，可以对民航旅客出行行为进行模拟。模型中考虑大量低频出行旅客的航线选择因素，通过潜在出行目的定义转换为对航线和机场吞吐量影响因素的分析。同时考虑较高出行次数旅客的出现特性。通过利用参数估计和假设检验对民航旅客出行特性进行分布实证，利用概率分布函数对旅客的出行次数、出行间隔天数等特性进行数学描述。利用旅客出行特性分布拟合结果，重新定义了旅客探索特性的计算方式。通过实验模拟，模型对航线和吞吐量的模拟结果与主流移动模型相比，取得了与实证数据最小的误差率。并且，本模型可以重现旅客的出行特性分布，表明模型可以用于真实的民航旅客出行模拟。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于基于人类动力学的移动模型研究领域，具体涉及民航旅客出行建模研究。
技术介绍
近年来，我国民航运输业取得了较快发展。无论是在机场数目、航线条数、航班数量和旅客运输量方面都有了较大增长。然而伴随着民航旅客运输量增长较快的情况，民航航班正常率却呈现逐年下降的趋势。对旅客出行数据进行挖掘分析，可以实证和分析民航旅客的出行特性，发现民航客运流的演化规律。在此基础上进行旅客出行建模，模拟大量民航旅客的出行行为，可以为航空公司和民航相关部门的业务推荐、航班计划和航线计划等提供指导和决策支持。
技术实现思路
本专利技术首次提出了适用于民航旅客出行建模的移动模型。首先提出了民航旅客潜在出行目的的定义，并通过潜在出行目的将大量低频出行旅客的航线选择因素转换为航线和机场吞吐量的影响因素。利用航线和机场吞吐量影响因素分析结果，提出了旅客航线选择计算方法。结合旅客出行特性的分析结果，计算旅客探索性概率，据此计算旅客的下次到达机场。通过实验验证，本模型的模拟的航线和机场吞吐量以及旅客出行特性分布和实证结果趋近。本专利技术的核心思想是通过航线和机场吞吐量影响因素分析，解决大量低频出行旅客的航线选择问题。通过旅客出行数据分析，利用参数估计和假设检验对旅客出行特性进行分布实证得到其分布，进而用数学表达式刻画。本专利技术的有益效果是，通过民航旅客出行大数据分析，可以使得我们正确认识民航旅客的出行模式，了解民航网络航线和机场吞吐量的影响因素，发现民航客运流的演化规律。对航空公司和民航部门的航班和航线计划提供指导和支持，有助于缓解航班正常率逐年下降的趋势。附图说明下面结合附图对本专利技术进行进一步说明。图1为民航旅客潜在出行目的示意图。图2为旅客移动模型的流程图。图3为移动模型的航线吞吐量预测结果。图4为对旅客访问新机场数目与飞行次数分布的模拟结果。图5为对机场日吞吐量分布的模拟结果。具体实施方式图1为在乘机出行记录中具有多种潜在出行目的的民航旅客的出行示意图。乘机出行作为一种高端出行方式，出行旅客在选择具体出行航线时具有一种或多种出行目的。比如，选择到达商务型城市如北京、上海等航线的旅客，出行目的为商务出差的概率很大；而选择到达旅游型城市如九寨沟等的航线的旅客可以很大程度上确定其出行目的为休闲旅游。类似的也存在一次乘机出行中具有多种出行目的的情况，本专利技术将民航旅客在出行中持有的出行目的或动机定义为旅客的潜在出行目的。大量民航旅客群体的潜在出行目的在民航网络中表现为各航线的吞吐量分布，因此对影响航线吞吐量的因素分析可以转化成对于大量民航旅客群体的潜在出行目的的分布的具体描述。图2中，相应的说明有：(1)初始化。设置旅客的初始出发机场和初始出发日期为记录中的首次出发机场和出发日期。本专利技术通过数据实证，发现旅客的出行次数可以用双段幂律分布刻画，具体的概率密度函数的表达式为： P ( n ) = n - α , ( α = 2.3 , n < 42 ) n - β , ( β = 5.3 , n ≥ 42 ) ]]>初始化阶段，利用该分布函数随机分配每位旅客的出行总次数。(2)计算下次出行日期。本专利技术通过数据实证，发现民航旅客的出行间隔天数可以用指数截断的幂律分布描述，具体的分布函数表达式为：P(τ)～τ-αe-λτ利用出行间隔天数分布随机分配下次出行日期间隔，计算下次出行日期。(3)下次出行机场预测。本专利技术将旅客出行航线中上次到达机场与下次出发机场不一致的情况量化为旅客出行依赖度c。依据c大小分配下次出发机场为上次到达机场或上次出发机场。(4)探索性计算。本专利技术通过数据实证发现旅客的访问新机场数目随出行次数的增加服从幂律分布，具体的分布表达式如下：S(n)～nu当旅客出行次数增加时，新机场数目增加个数的分布如下：Nnew＝S(n+1)-S(n)因此，当旅客第n次出行时，探索新机场的概率计算公式如下： P n e w = N n e w S + N n e w = ( n + 1 ) u - n u S + ( n + 1 ) u - n u ]]>其中，S为旅客第n次出行时访问机场机场中已有的不同机场数目。明显的，旅客返回出行记录中其他机场的概率为Pret＝1-Pnew。(5)预测下次到达机场。根据(4)中探索概率的计算结果，按概率随机选择下次出行的探索和返回的情况。当旅客选择探索新机场时，对应的机场j的选择概率计算公式如下: P i j = 本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于潜在出行目的的民航旅客移动模型，其特征在于将大量低频出行旅客的潜在出行目的转换为航线吞吐量的影响因素，提出了基于旅客潜在出行目的的航线选择方法。首先分配旅客的总出行次数，其次计算旅客探索新机场概率，最后计算旅客的下次出行日期和到达机场。

【技术特征摘要】
1.基于潜在出行目的的民航旅客移动模型，其特征在于将大量低频出行旅客的潜在出行目的转换为航线吞吐量的影响因素，提出了基于旅客潜在出行目的的航线选择方法。首先分配旅客的总出行次数，其次计算旅客探索新机场概率，最后计算旅客的下次出行日期和到达机场。2.根据权利1所述的基于潜在出行目的的民航旅客移动模型，其特征在于旅客出行次数的分配策略：采用航空公司提供的旅客出行数据中出行次数的拟合分布分配。3.根据权利1所述的基于潜在出行目的的民...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭舰，由明阳，黄飞虎，宁黎苗，李梦诗，刘唐，徐文政，黎红友，陈瑜，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51