《大數據環境下基於人類動力學的民航交通分布模型研究》是依託四川大學，由彭艦擔任項目負責人的聯合基金項目。
基本介紹
- 中文名：大數據環境下基於人類動力學的民航交通分布模型研究
- 項目類別：聯合基金項目
- 項目負責人：彭艦
- 依託單位：四川大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
民航交通分布與旅客出行密切相關，現有交通分布模型未考慮旅客出行的規律性和可預測性。人類動力學研究表明，人類空間移動具有高度規律性和可預測性，這種可預測性高達93%，從人類動力學角度研究民航交通分布體現問題本質。本課題將人類動力學套用於交通分布建模，主要內容包括：（1）採用大數據預處理方法獲取精簡規範數據；（2）採用參數估計與假設檢驗方法實證人類空間移動無標度特性在民航出行中的普適性；（3）採用相關性分析等方法研究人造基礎設施網路對人類空間移動的影響；（4）利用機器學習、排隊論並結合已有建模方法建立結合民航網路的人類空間移動模型；（5）利用統計物理、複雜網路等理論進行群集動力學建模，建立基於人類動力學的民航交通分布模型。本課題實證人類空間行為動力學兩個基礎性問題，首次將人類動力學套用在民航交通分布建模，具有重要的理論意義和套用價值。
結題摘要
民航交通分布與旅客出行密切相關，現有交通分布模型未考慮民航旅客出行的規律性。課題組以國內某航空公司提供的2014年全年旅客出行記錄為基礎，結合人類動力學以及數據挖掘方法，首先實證旅客出行特性，然後構建旅客出行模型解決民航交通分布模型問題。在出行特性方面，課題組發現民航旅客出行特性具有以下特性：有界性，無標度性，可預測性，並且受民航網路，地理區域，時間等因素的影響。在交通分布模型方面，課題組構建了民航旅客個體出行模型和民航旅客群體出行模型，提出的模型可以很好地描述民航旅客出行特性，並能預測民航旅客出行行為。此外，課題組利用民航數據探索了旅客偏好問題，構建算法對民航旅客的下次出行進行預測。
