染雾基于货运吞吐量的机场货运交通量预测分析论文 篇一
随着全球贸易的不断发展和国际物流业务的日益增长，机场货运交通量的预测分析变得越来越重要。货运吞吐量是衡量机场货运交通量的重要指标，通过对货运吞吐量的分析，可以预测未来的货运交通量，为机场的规划和运营提供科学依据。
首先，我们需要收集和整理历史货运吞吐量的数据。这些数据包括每个时间段的货运量、航空公司、航线、地区等信息。通过对历史数据的分析，可以了解货运吞吐量的变化趋势和规律。
其次，我们可以利用时间序列分析方法对货运吞吐量进行预测。时间序列分析是一种统计方法，用于分析时间序列数据的变化规律和趋势。对于货运交通量的预测，可以采用季节性指数平滑法、趋势指数平滑法、ARIMA模型等方法。这些方法可以根据历史数据的变化趋势和季节性特征，对未来的货运交通量进行预测。
另外，我们还可以考虑其他影响因素对货运交通量的影响。例如，经济发展水平、政策调整、航空公司的运营策略等都会对货运交通量产生影响。通过对这些影响因素的分析，可以更准确地预测未来的货运交通量。
最后，我们需要对预测结果进行评估和验证。通过与实际数据的对比，可以评估预测模型的准确性和可靠性。如果预测结果与实际数据相差较大，需要对模型进行修正和改进。
综上所述，基于货运吞吐量的机场货运交通量预测分析是一项重要的研究工作。通过对历史数据的分析和预测模型的建立，可以为机场的规划和运营提供科学依据，提高货运交通量的预测准确性和可靠性。
基于货运吞吐量的机场货运交通量预测分析论文 篇二
随着全球贸易的不断发展和国际物流业务的日益增长，机场货运交通量的预测分析变得越来越重要。货运吞吐量是衡量机场货运交通量的重要指标，通过对货运吞吐量的分析，可以预测未来的货运交通量，为机场的规划和运营提供科学依据。
在进行机场货运交通量预测分析时，我们需要考虑以下几个方面：
首先，对历史货运吞吐量数据进行收集和整理。这些数据包括每个时间段的货运量、航空公司、航线、地区等信息。通过对历史数据的分析，可以了解货运吞吐量的变化趋势和规律。
其次，我们可以利用统计方法对货运吞吐量进行预测。例如，可以采用时间序列分析方法，根据历史数据的变化趋势和季节性特征，建立ARIMA模型，对未来的货运交通量进行预测。同时，可以考虑其他影响因素，如经济发展水平、政策调整、航空公司的运营策略等，对货运交通量进行修正和调整。
另外，我们还可以采用机器学习算法进行货运交通量的预测。机器学习算法可以通过对大量历史数据的学习和分析，建立预测模型，并根据新的数据进行预测。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过选取合适的算法和特征，可以提高货运交通量预测的准确性和可靠性。
最后，我们需要对预测结果进行评估和验证。通过与实际数据的对比，可以评估预测模型的准确性和可靠性。如果预测结果与实际数据相差较大，需要对模型进行修正和改进。
综上所述，基于货运吞吐量的机场货运交通量预测分析是一项重要的研究工作。通过对历史数据的分析和预测模型的建立，可以为机场的规划和运营提供科学依据，提高货运交通量的预测准确性和可靠性。同时，采用机器学习算法可以进一步提高预测效果，为机场货运交通量的规划和管理提供更多的参考信息。
基于货运吞吐量的机场货运交通量预测分析论文 篇三
基于货运吞吐量的机场货运交通量预测分析论文
1. 引言
自 20 世纪 70 年代以来，世界航空货运物流市场以每 10 年翻一番的速度增长;进入 20世纪 90 年代，国际航空货运需求呈加速增长趋势，货运几乎是客运增长速度的 2 倍。中国航空物流量将在未来 20 年中增长 6 倍，中国市场将主导世界航空物流市场。迅速增长的航空货运业务在为中国带来飞速发展的同时，也带来了城市和机场内部的巨大交通压力。对此急需对货运交通量与航空货运量的关联特征进行分析，从而合理预测地面交通量，指导配套设施的建设和交通管理方案的制定。
货运交通量预测的方法主要有两种。一种是根据货运处理设施的用地面积情况，估计单位面积的货运交通产生、吸引量从而确定货运交通量;另一种方法是根据货运吞吐量，建立货运量和交通量之间的关系模型，得出货运交通量。大多数机场都是一次建设，满足多年需求，尽量减少工程建设对机场运营的影响。所以机场的交通预测不能以机场的用地或者建筑面积来计算交通量，而是以机场规划中各特征年预测的航空业务量为依据的。航空业务量的年预测值构成了未来机场设施规划的主要基础。
2. 航空货运交通特点
2.1 货运调查概况
机场货运调查分为货运区交通量调查以及货运企业走访调查。交通调查选取了 2010 年12 月 14、15、16 日三天对机场三大货运区进行白天 8 小时(9：00‐17：00)的货运流量调查;走访调查通过对货站企业和海关监管仓库运营部门的了解，获得了相关的机场货运运营数据。
2.2 航空货运交通特征
(1)货运交通量时变规律
利用海关监管仓库入口一周内货车磁卡信息，可以得到货运交通 24 小时的时变特征和一周 7 天的周变化特征。
货运车辆在一周五个工作日中流量基本持平，周三略少，周六和周日货运交通量急剧减少，周六交通量约为工作日的 1/6，周日交通量不足工作日的 1/10。
(2)货运车型分布
在交通调查的过程中发现，机场区域货车类型不同于公路上的货车类型，公路上货车种类繁杂，货物类型多样，而机场内部货车基本上为厢式货车，车型比较单一，平板卡车很少，货物摆放十分规整，没有超载情况出现。
3. 货运量与货运交通量关系模型
3.1 模型参数选取
(1)时间不均匀系数
航空货运量在一年当中有很大的波动，3 月和 11 月为货运高峰期。在一周当中，由于货运航班的安排时段不均匀，所以货运站每天的货运吞吐量也有相应的变化，这些由于时间不均匀而引起的货运量波动反映到货运交通量中，形成了相应的高峰小时系数，日不均匀系数，月不均匀系数等。
(2)空载率
空载率是指货车中，完全空车行驶的数量占货车总量的比例。并非每辆用于货物运输的`车辆在每一次的行驶中都处于运载货物的状况。合理的情况是，对于出口货物，货车满载行驶到机场货运站，进行卸货，之后空车返回;对于进口货物则相反，货车空车行驶到机场货运站，进行装货，之后满载返回。只有极少数的情况下，货车可能满载送货到机场，之后换装另一批货物，送往货代公司或收货人处。所以，空载率是极其重要的参数之一，空载率的取值范围应在 0.5 到 1 之间。
(3)满载率
满载率是指装载了货物的货车上，货物的实际载重量与货车的额定载重量的比例。在不超载的情况下，货车的满载率应该在 0 到 1 之间，合理的估计是，满载率应接近 1，满载率越高，货车的利用率越高。
4. 实例分析
现利用浦东国际机场货运交通量调查数据，以及机场监管仓库的入口刷卡记录，对货运模型进行验证。
5. 
本文以实际调查数据为计算依据，在分析了机场货运交通量的特征规律的基础上，提出机场货运吞吐量和货运交通量的关系模型，并用实际数据标定验证，取得了良好的效果。在此模型的基础上，变换得到机场货运交通量预测模型，采用调研数据预测了浦东机场未来年的货运交通量，为机场以及市域的货运交通规划提供了参考。
