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航站楼旅客流量异常预警研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第9-11页
        1.1.1 课题来源第9页
        1.1.2 研究背景第9-10页
        1.1.3 目的意义第10-11页
    1.2 国内外研究分析第11-12页
        1.2.1 国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内外航站楼旅客流量研究现状评述第12页
    1.3 主要研究内容第12-13页
    1.4 研究技术路线第13-15页
第2章 航站楼旅客流量特性分析第15-30页
    2.1 航站楼管理情况第15-18页
        2.1.1 国内机场航站楼管理第16-17页
        2.1.2 国内航空空域管理第17页
        2.1.3 国外航站楼管理第17-18页
    2.2 航站楼旅客离港服务流程第18-19页
    2.3 航站楼旅客流量统计分析第19-26页
        2.3.1 航站楼旅客流量统计指标第19-21页
        2.3.2 航站楼旅客流量统计规律分析第21-24页
        2.3.3 航站楼旅客流量异常第24-26页
    2.4 航站楼旅客流量异常第26-29页
        2.4.1 航站楼旅客流量异常原因第26-27页
        2.4.2 航站楼旅客流量异常分析第27-28页
        2.4.3 航站楼旅客流量异常应对策略第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 航站楼旅客流量异常预警指标第30-37页
    3.1 预警方法的理论基础第30-31页
        3.1.1 信息论第30页
        3.1.2 控制论第30-31页
    3.2 航站楼旅客流量异常预警指标体系设计基本原理第31-32页
    3.3 航站楼旅客流量异常预警指标的选取第32-34页
        3.3.1 航站楼日旅客流量第32-33页
        3.3.2 高峰旅客流量第33页
        3.3.3 航站楼离港旅客率第33-34页
    3.4 航站楼旅客流量异常预警第34-36页
        3.4.1 航站楼旅客流量异常风险及分类第34页
        3.4.2 航站楼旅客流量异常预警内涵意义第34-35页
        3.4.3 航站楼旅客流量异常预警内容第35页
        3.4.4 航站楼旅客流量异常预警量级的划分第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 航站楼旅客流量异常预警模型第37-52页
    4.1 常用预警建模方法第37-43页
        4.1.1 景气指数法第37-39页
        4.1.2 ARCH 预警方法第39-40页
        4.1.3 Bayes 最小风险分类法第40页
        4.1.4 人工神经网络法(ANN)第40-42页
        4.1.5 判别分析法第42-43页
    4.2 预警方法间的比较第43-44页
        4.2.1 航站楼旅客流量异常问题的特点第43页
        4.2.2 预警方法的适应性第43-44页
        4.2.3 判别分析法的优势第44页
        4.2.4 判别分析法的不足第44页
    4.3 航站楼旅客流量异常预警模型第44-50页
        4.3.1 预警模型适用范围第44页
        4.3.2 预警模型数学表述第44-45页
        4.3.3 预警模型假设第45-46页
        4.3.4 预警模型建立第46-48页
        4.3.5 预警模型求解第48-49页
        4.3.6 预警模型分析第49-50页
    4.4 航站楼旅客流量异常预警模型的评价与优化第50-51页
        4.4.1 异常预警模型的评价第50-51页
        4.4.2 异常预警模型的优化第51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 实例分析第52-61页
    5.1 哈尔滨太平国际机场简介第52-53页
    5.2 调查指标的选取第53页
    5.3 调查数据处理第53-58页
        5.3.1 航站楼离港旅客流量第53-56页
        5.3.2 航站楼离港旅客高峰流量第56-57页
        5.3.3 航站楼离港旅客率第57页
        5.3.4 标定模型第57-58页
    5.4 模型评价第58-60页
    5.5 本章小结第60-61页
结论与展望第61-63页
参考文献第63-66页
攻读工程硕士学位期间发表的论文及其它成果第66-68页
致谢第68-69页
个人简历第69页

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