原文服务方: 航空工程进展       
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.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型
来源期刊 航空工程进展 学科
关键词 机场 安检旅客流量 BP神经网络 预测 服务资源 调度
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 工程应用
研究方向 页码范围 655-663
页数 9页 分类号 V354
字数 语种 中文
DOI 10.16615/j.cnki.1674-8190.2019.05.011
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研究主题发展历程
节点文献
机场
安检旅客流量
BP神经网络
预测
服务资源
调度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
航空工程进展
双月刊
1674-8190
61-1479/V
大16开
2010-01-01
chi
出版文献量(篇)
1230
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