考虑航班计划的机场短时停车需求预测

为克服现有短时停车需求模型无法直接利用于机场停车需求预测这一问题,利用停车数据、航班计划和气象信息,建立了面向机场停车场的短时停车需求预测模型。首先使用机场停车数据分析了停车场短时车辆到达与离去特性,然后考虑到航班计划对机场停车场短时停车需求的影响,将其与气象状况同时引入短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络结构的机场短时停车需求模型。以上海虹桥机场停车场为实例,Conv1D-LSTM模型实验结果的平均绝对误差和均方根误差分别为12.057辆和14.237辆;对比多个其他模型实验结果,所构建的Conv1D-LSTM模型预测效果更优,能有效应用于机场停车场短时停车需求预测。     

低信噪比实孔径雷达机场目标图像匹配算法

提出了一种适用于低信噪比条件下的实孔径雷达机场目标图像匹配定位算法.通过对实孔径雷达图像中机场目标的检测识别,实现匹配定位.算法包括机场跑道检测及跑道端点定位两个阶段,分别采用了线特征滤波技术及目标背景的对比度信息.首先通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道所在的直线,然后利用机场在实孔径雷达图中的结构特征,根据机场及周围背景的对比度来定位跑道端点.实验结果表明:在成像条件较差的情况下,该算法仍能保证较高的匹配定位准确度.     

基于DQN的机场地服人员动态排班研究

针对在繁忙机场的地面服务人员动态排班问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的排班方法．首先以最大化任务执行率和最小化员工工作时间作为目标,建立了优化模型;然后根据目标提出了两种不同的排班方法,进而采用DQN算法,根据生成的航班动态数据,提取6个状态特征作为网络的输入,并拟定合适的奖励机制,使得训练后的模型能够动态地选择最好的分配方法,最终对模型进行求解．将该方法应用在连续7 d的实际排班中,实验结果表明：与人工排班结果相比,该方法平均每天的任务完成数增加了0.43个,员工的总工作时长减少了53 min,DQN的排班结果具有明显优势,提高了机场地面服务的工作效率．     

丽江机场的规划与发展

本文作者主要从,机场与城市旅游业的发展、丽江机场总体规划及分期实施、驻场航空公司基地的建立、机场临空经济区域的规划等简要的阐述了丽江机场的规划与发展。     

读者反馈表

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昆明长水国际机场鸟击防治管理信息平台系统架构

本文从昆明长水国际机场鸟击防治工作现状出发,提出人工管理、纸质台账存在的问题,由此引出构建鸟击防治管理信息平台的必要性。在需求及技术框架层面上,对系统功能进行了简洁明了的说明。     

安防系统技术与应用

随着科技的进步，安全在日常生活中成为了人们最为关注的问题，为增强人们的安全感，使工作更为投入，推出了安防系统。安防系统是治安管理的有效方式，先进科学管理方式。使工作更为有效率，排除了很多人为难以察觉的安全隐患，节省了人力资料。形成了整体的、全方位的、高效率的服务体系。     

电子围栏在变电站周界防护中的应用

变电站是电力系统的一个重要组成部分。变电站的安全防护尤为重要。本文着重探讨了适合变电站周界防护电子围栏的相关技术。     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...     

安庆天柱山机场鸟类群落季节性变化与鸟击防范

在2008年2月至2009年2月间,对安庆天柱山机场及其周边地区的鸟类种类、种群数量进行了为期一年的调查.调查共记录到鸟类102种,隶属于12个目29个科,其中留鸟38种,占总数37.25%;夏候鸟28种,占总数27.45%;冬候鸟25种,占总数24.51%;旅鸟11种,占总数14.39%.在地理类型上,机场地区鸟类呈现古北界与东洋界过渡地带的特点,其中广布种37种,占总数36.27%;东洋界种类有34种,占总数33.33%;古北界种类31种,占总数30.39%.在机场及周边地区,春季观察到鸟类物种数要明显多于秋季及冬季,春季鸟类多样性也要高于秋季与冬季.在机场地区,每年5~6月份与10~11月份鸟类活动比较频繁.机场鸟击防范工作,应该根据鸟类活动特点,通过对重点区域栖息地的改造,降低生物多样性,从而减少鸟类在机场地区的活动,避免鸟击事件的发生.