| 机场到港旅客乘坐出租车短时需求预测 |
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| 引用本文： | 宋溢露,羊钊.机场到港旅客乘坐出租车短时需求预测[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2023(4):462-469. |
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| 作者姓名： | 宋溢露 羊钊 |
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| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学民航学院;2. 南京航空航天大学通用航空与飞行学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(52172328)； |
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| 摘 要： | 对机场旅客陆侧交通需求进行准确预测是机场陆侧交通资源合理分配的重要依据.针对机场到港旅客乘坐出租车短时需求开展研究，从群体角度出发，考虑其他交通方式的影响，基于交通方式的交互直接预测机场乘坐出租车到港旅客流量.采集机场到港旅客出租车订单数据、机场到港飞机数据、机场天气报文数据和机场到港旅客地铁闸门数据，搭建LightGBM模型并根据具体情景采取网格法或贝叶斯优化进行参数标定，预测机场到港旅客乘坐出租车流量，结果优于6个传统经典模型，相比于以往研究，模型考虑乘坐地铁旅客数量对乘坐出租车旅客需求的影响，预测精度更高.研究结果可推广到机场其他陆侧交通方式，完善机场集疏运系统.
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| 关 键 词： | 机场陆侧交通 乘坐出租车旅客流量 交通方式交互 贝叶斯优化 LightGBM模型 |
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