基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

摘要：

机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提.以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证.结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90％以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案.

关键词：机场、安检旅客流量、BP神经网络、预测、服务资源、调度

所属期刊栏目：10

分类号：V354(航空港（站）、机场及其技术管理)

资助基金：民航科技重大项目MHRD2012041;首都机场集团科技立项项目

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：655-663