首都机场旅客吞吐量的调查与预测
民航机场旅客吞吐量灰色GM(1,2)预测
民航机场旅客吞吐量灰色预测的PGM(1,2)模型研究杜云郑顺文指导老师：杨丽安然（中国民用航空学院天津 300300）摘要：本文应用灰色GM(1,1)模型对民航机场旅客吞吐量进行了预测研究，得到了有价值的规律和结论。
同时，本文以灰色GM(1,2)模型为基础，提出了适用于灰色系统数列预测的PGM(1,2)模型，并将其应用于对民航机场旅客吞吐量进行预测研究，结果表明：PGM(1,2)预测模型曲线能反映民航机场旅客吞吐量的变化规律，预测精度很高。
为实现民航机场旅客吞吐量的短、中、长期的准确预测提供了科学的依据和方法。
关键词：灰色预测；PGM(1,2)模型；民航机场旅客吞吐量；1 引言随着我国经济的飞速发展，人民生活水平的显著提高，各行各业都显示出良好的发展势头，中国民航业也同样拥有着很大的发展机遇。
旅客运输是民航运输主要业务之一，对民航机场旅客吞吐量进行短、中、长期的准确预测的研究对民航建设有着重要的意义。
短期预测（指对未来1-2年的预测）可以指导民航机场近期运输业务的计划和运力安排，做好运输服务。
而中、长期预测（指对未来3-5年、5-15年的预测）则是机场规划、建设的依据，以决定机场分期建设的规模，控制机场的最终用地范围。
民航机场旅客吞吐量预测是一件复杂的工作，城市对航线格局下某机场业务量与该地区的社会、经济情况密切相关，地区经济发展的快慢、地区政策的变化都会直接影响航空业务量的变化。
目前航空运输预测的基本方法主要是定性预测法、平均预测法和回归分析法。
资料［１］显示这些方法对短期预测的结果能满足管理要求（即预测相对误差≤12%）。
而对中、长期的预测则是非常困难的，只能通过对历史资料的分析、研究，参考、借鉴国外机场发展的过程做出预测，因此，准确度较差，有时甚至是失败的。
这将导致机场规划建设的决策失误。
例如：珠海机场、绵阳机场就是由于预测不准确造成所建航站楼规模过大，长期不能有效利用，从而造成资金的浪费。
2023年机场春运总结
2023年机场春运总结引言2023年已经过去了，机场春运期间是中国航空运输的重要节点。
春运期间，数以百万计的中国人民将乘坐飞机回家团聚，给整个航空运输系统带来了巨大的压力和挑战。
本文将对2023年机场春运进行总结和分析，探讨其中的问题和改进的方向。
背景春运是中国传统节日期间的一段时间，通常持续约40天，从农历腊月二十三开始，到腊月初十结束。
这段时间是中国人员流动最为集中的时期之一，而机场作为重要的交通枢纽之一，自然承载了大量的旅客运输任务。
2023年机场春运数据回顾根据机场管理部门提供的数据，2023年的机场春运期间，中国各大机场的吞吐量达到了新高。
以北京首都国际机场为例，2023年春运期间，首都机场共处理旅客4817万人次，同比增长10%。
上海浦东国际机场、广州白云国际机场等主要机场也都实现了高速增长。
然而，尽管吞吐量的增长令人欣喜，但春运期间也带来了一些问题和挑战。
问题和挑战1. 安全问题春运期间，由于航班密集、旅客众多，机场的安全问题成为焦点。
尽管机场管理部门加强了安检力度，但仍然存在一些安全隐患。
例如，有旅客擅自携带危险品上机，给航班安全带来潜在威胁。
此外，旅客集中度高也容易引发人员拥挤，增加了意外事件发生的概率。
2. 服务质量问题春运期间，机场服务质量也成为民众关注的焦点。
长时间的排队等候、机场设施不足、服务态度欠佳等问题频频出现。
尤其是对于老年人、儿童和残障人士等特殊人群，机场应提供更加贴心和专业的服务，而在实际操作中存在一些欠缺。
3. 航班延误问题由于天气、机械故障、管制等原因，航班延误成为春运期间的普遍现象。
旅客的行程受到了很大的影响，不仅导致时间和行程的变动，还给旅客带来了诸多不便和经济损失。
改进方向针对春运期间出现的问题和挑战，机场管理部门可以采取以下改进方向：1. 加强安全管理机场管理部门应进一步加强对旅客的安全教育和宣传，提高旅客的安全意识。
同时，加强安全检查力度，对所有进出机场的人员和物品进行严格检查，确保航班安全。
机场旅客吞吐量预测的组合方法研究
Ｖｏ ＿ ３ Ｎｏ ２ ｌ３ ．
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机 场旅 客吞 吐量 预测 的组 合 方 法 研 究 ＊
杨 尚 文 胡 明华
（ 京 航 空 航 天 大 学 民 航 学 院 南 京 ２ ０ １ ） 南 １０ ６
摘 要 ： 提 高 机 场 旅 客 吞 吐量 预测 的 准 确 性 ， 综 合 计 量 经 济 法 和 时 间 序 列 预 测 方 法 各 自优 点 的 为 在
机场 旅客 吞吐 量是 民用 机场 的主要 生产 指标 之一 ， 预测数 据 是 制定 机 场 建 设 规 划 方案 的一 其 项重 要参 考指 标． 有 的 大多 数 预 测 技术 都 来 自 现 于世 界经 济发 达地 区 ， 应 用 背 景 主 要 是成 熟 的 其 航 空运输 市场 ， 类 航 空运 输 市 场 具 有较 好 的统 这
一
类 是解 释性 预测 方 法 ， 即找 出 被 预测 量 的各 种
２ 面 因素 的 制 约 ， 所 在 地 区 的经 济 发 展 水 平 方 与
密切相 关 ． 随着 经济 的发 展 ， 务 、 公 商务 活动增 加 ， 居 民收入 提高 ， 出旅游人 数 增多 ． 外 这些 都会使 航
影 响 因 素 ， 立 回 归 分 析 模 型 ， 如 计 量 经 济 建 例 法ｎ ； 另一类 为 时 间序 列 分 析 法 ， 即只 依 赖 于 被 预测 量的历 史观 测数 据 ， 过序 列分 析 ， 通 找出其 顺 序变化 规律 ， 如 神 经 网络 、 例 ］ 支持 向量 机 ＿ 、 ４ 灰 ］
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中国机场旅客吞吐量、货邮吞吐量、飞机起降架次、机场旅客吞吐量排名及货邮吞吐量排名情况分析
中国机场旅客吞吐量、货邮吞吐量、飞机起降架次、机场旅客吞吐量排名及货邮吞吐量排名情况分析一、通航城市和机场2019年，我国境内运输机场（不含香港、澳门和台湾地区，下同）共有238个，其中定期航班通航机场237个，定期航班通航城市234个。
年内定期航班新通航机场有：北京大兴国际机场、巴中恩阳机场、重庆巫山机场、甘孜格萨尔机场。
年内定期航班新通航的城市有：四川巴中。
北京南苑机场停航，宜宾菜坝机场迁至宜宾五粮液机场。
二、主要生产指标《2020-2026年中国民航市场现状调研及未来发展前景报告》数据显示：2019年我国机场全年旅客吞吐量超过13亿人次，完成135162.9万人次，比上年增长6.9%。
分航线看，国内航线完成121227.3万人次，比上年增长6.5%（其中内地至香港、澳门和台湾地区航线完成2784.8万人次，比上年减少3.1%）；国际航线完成13935.5万人次，比上年增长10.4%。
完成货邮吞吐量1710.0万吨，比上年增长 2.1%。
分航线看，国内航线完成1064.3万吨，比上年增长3.3%（其中内地至香港、澳门和台湾地区航线完成94.5万吨，比上年减少4.9%）；国际航线完成645.7万吨，比上年增长0.4%。
完成飞机起降1166.0万架次，比上年增长5.2%（其中运输架次为986.8万架次，比上年增长 5.3%）。
分航线看，国内航线完成1066.4万架次，比上年增长5.0%（其中内地至香港、澳门和台湾地区航线完成19.6万架次，比上年减少0.3%）；国际航线完成99.6万架次，比上年增长6.8%。
三、旅客吞吐量分布各机场中，年旅客吞吐量1000万人次以上的机场达到39个，较上年净增2个（银川河东、烟台蓬莱机场），完成旅客吞吐量占全部境内机场旅客吞吐量的83.3%，较上年降低0.3个百分点。
首都机场旅客吞吐量超过1亿人次，北京、上海和广州三大城市机场旅客吞吐量占全部境内机场旅客吞吐量的22.4%，较上年下降0.9个百分点。
机场客运调研报告总结
机场客运调研报告总结
根据我们对机场客运的调研结果，我们得出以下结论：
1. 客流量稳步增长：根据我们的调查显示，机场客流量呈现稳步增长的趋势。
这是由于航空业的快速发展、旅游业的繁荣以及人们对商务旅行的需求增加所驱动的。
这对机场运营商来说是一个积极的趋势，但也需要适应和应对客流量增加所带来的挑战。
2. 客户需求多元化：我们的调研表明，机场客户的需求越来越多元化。
旅客们对于服务质量、便利性、安全性等方面的期望不断提高。
他们希望能够享受更舒适的候机区、更合理的票价、更高效的行李检查等。
机场运营商应该密切关注这些变化，并采取有效措施满足旅客的需求。
3. 电子化服务的重要性：我们的调查还显示，越来越多的机场客户寻求电子化服务。
移动手机应用程序、自助登机、自助行李托运等服务受到旅客的欢迎。
这不仅提高了客户体验，也减少了人力成本。
机场运营商需要加强技术投入，提供更多电子化服务，以适应市场需求。
4. 加强安全意识和措施：随着恐怖袭击和其他安全威胁的增加，机场安全已成为一个重要的关注点。
旅客对安全的关注程度越来越高，他们期望机场能够提供更严密的安全措施和更高水平的安全培训。
机场运营商应该制定和执行严格的安全标准，并与相关部门紧密合作，确保旅客的安全。
综上所述，机场客运领域存在着许多挑战和机遇。
机场运营商应该密切关注客流量的增长趋势和旅客需求的变化，并相应地改善服务质量和提供更多电子化服务。
同时，加强安全意识和措施也是至关重要的。
通过有效的管理和创新，机场客运业可以实现可持续发展。
首都机场的平衡发展
优化地铁、公交、出租车等交通方式的接驳，提 高旅客出行效率。
建设快速通道
建设连接机场与市区的快速通道，缩短旅客到达 机场的时间。
提升停车设施
增加停车位数量，提高停车设施的智能化水平， 提升旅客停车体验。
环境保护与可持续发展
节能减排
推广绿色能源，减少机场 运行过程中的碳排放，提 高能源利用效率。
首都机场积极拓展航空货运业务，吸引多样化的货物种类和来源，促进航空物 流产业的发展。
安全与服务质量
安全监管
首都机场严格遵守安全监管规定，加强安全检查和隐患排查，确保航空安全万无 一失。
服务质量评价
首都机场注重服务质量提升，通过旅客满意度调查和投诉处理机制，不断改进服 务流程和提升旅客出行体验。
03
首都机场的平衡 发展
汇报人：可编辑 2024-01-05
目录
• 首都机场概述 • 首都机场的运营状况 • 首都机场的平衡发展策略 • 首都机场面临的挑战与对策 • 首都机场未来展望
01
首都机场概述
地理位置
01
位于北京市中心以北约28公里， 地理位置优越，交通便利。
02
连接多条高速公路和城市轨道交 通线路，方便旅客快速进出机场 。
05
首都机场未来展望
航空市场发展趋势
航空市场持续增长
随着全球经济的复苏和人们出行需求的增加，航空市场将继续保 持增长态势。
低成本航空公司的崛起
低成本航空公司凭借其高效的经营模式和较低的成本结构，逐渐成 为航空市场的重要力量。
航空联盟与合作
航空联盟将进一步加强合作与资源共享，提高运营效率和竞争力。
生态保护
加强机场周边生态环境的 保护，降低对周边环境的 影响。
机场客流量分析和管理的研究
机场客流量分析和管理的研究一、引言机场是一个城市的门户，也是一个国家重要的交通枢纽。
每年数百万的旅客通过机场进出，给机场带来极大的压力。
因此，有效的机场客流量分析和管理对于机场的稳定运营至关重要。
二、机场客流量统计方法目前，常用的机场客流量统计方法有三种：机场人数计数器、人工点击计数器、机器视觉人数统计。
其中，机器视觉人数统计是最为高效的一种统计方法，可以准确计算进出机场的旅客数量，不受人为因素干扰。
三、机场客流量分析1. 旅客流入量分析机场旅客流入量是机场客流量的重要组成部分。
通过分析不同时间段的客流量，可以了解旅客到达机场的高峰时段，并针对性地进行运力调配，以避免出现拥堵现象。
2. 旅客流出量分析机场旅客的流出量与航班出发时刻有关，通过分析不同时间段的客流量，可以了解旅客离开机场的高峰时段，并针对性地加强安检力度和运力保障，以确保航班准点起飞。
3. 旅客转机量分析对于中转机场，旅客转机量是一个至关重要的指标。
通过分析客流量、中转时间等数据，可以优化中转流程，提高中转效率，为旅客提供更好的服务。
4. 预测旅客流量对于机场，预测客流量是一个非常重要的工作。
通过对历史数据的分析，可以预测未来某一时间段的客流量，以便机场内的资源合理调配。
四、机场客流量管理1. 空间管理机场的使用面积非常庞大，如何合理地利用空间，为旅客提供更好的服务，是机场客流量管理的重要一环。
机场管理部门应根据客流数据，加强人流和机动车流的引导，确保旅客的顺畅出行。
2. 时间管理机场客流量的高峰期通常集中在节假日和旅游旺季，为了保障旅客的运输需求，机场管理部门需要提前规划，加强人员调配和运力配置，确保航班准点起降。
3. 人员管理机场工作人员数量有限，为了保障服务质量，机场管理部门需要通过培训和岗位分配，提高工作人员的综合素质和工作经验，确保旅客的安全和顺畅出行。
五、结论机场客流量分析和管理对于机场高效稳定运营至关重要。
机器视觉人数统计是一种高效准确的客流量统计方法，通过对客流数据的分析，可以预测未来的客流量，为机场资源的合理分配提供参考依据。
机场旅客吞吐量预测方法研究（交通运输规划与管理专业优秀论文）
南京航空航天大学硕士学位论文摘要近几年，城市化水平的提高、城乡地面交通网络的逐步完善，促成了地区机场群的形成。
这些机场群的出现给机场旅客吞吐量的预测带来了难题。
本文分析了目前机场旅客吞吐量常用预测方法的特点及影响机场旅客吞吐量形成的各种因素。
在此基础上根据处于机场群中各机场旅客吞吐量形成的特性，考虑到机场与机场之间的竞争因素的影响，结合巢式离散模型在城市交通方式选择中预测的原理将机场之间的竞争因素引入到机场旅客吞吐量的预测方法中。
本文先使用回归预测法对机场辐射区域内的旅客需求量进行预测，然后使用巢式离散选择模型建立机场选择巢式离散模型，使用该模型求出的效用函数对区域内总的旅客需求量进行重新分配，从而得到具体某机场的旅客吞吐量。
使用这种预测方法不仅考虑了机场所处地区社会经济条件对机场旅客吞吐量的影响，也考虑了区域内机场之间的竞争因素。
在理论研究的基础上本文还结合苏南（硕放）机场的实际对机场群中某一机场进行了航空旅客吞吐量的预测，并且就苏南（硕放）机场的发展提出了一些个人的看法。
关键词：机场群，需求量预测，旅客吞吐量预测，巢式离散模型，回归分析I机场旅客吞吐量预测方法研究IIAbstractThese years, the improvements of the level of urbanization and transport network havepromoted the formation of regional airports systems. The emergence of these airport groups brought new problems to the airport passenger throughput prediction. This paper analyzed the characteristics of the common methods for predicting the airport passenger throughput and the influence factors of the airport passenger throughput. Based on these analysis results, in accordance with the formation characteristics of passenger throughput of the airport in the airport groups, this paper used the Nested-Logit model which is often used in forecasting the city traffic choose activities in forecasting the airport passenger throughput. And this method considers the competition factor between the airport and nearly airports.First this text used the regression method to forecast the region passenger total demand. Then it used the Nested-Logit model to establish the airport choice Nested-Logit model. Used the utility function which is obtained by this model, the text redistributed the total demand and obtained the passenger throughput of the specific airport. This forecast method not only has considered the influence of the social and economic condition in the airport radiation areas, but also has considered the competition and promotion factors between the region airports. On the basis of theoretical study, this article forecasted the Su Nan (Shuo Fang) Airport passenger throughput with actual condition of this airport, and gave some personal opinion about the development of the Su Nan (Shuo Fang) Airport at last.Key words: multi-airports group, airport passenger throughput, demand forecasting, Nested-Logit model, Regression analysis知识水坝为您整理南京航空航天大学硕士学位论文图表清单图2.1 递减法 (7)图2.2 三层B-P网结构示意图 (8)图2.3 1991-2006年我国GDP与机场旅客吞吐量 (11)图2.4 1991-2006年我国人口与机场旅客吞吐量 (11)图2.5 1994-2006我国旅游人数与机场旅客吞吐量 (12)图2.6 06年长三角十机场旅客吞吐量比例与机场所在地相关经济指标比例 (13)图2.7本文预测方法流程图 (16)图3.1 NL模型结构示意图 (21)图4.1 机场竞争NL模型框架图 (25)图4.2 NL参数标定方法流程图 (26)图4.3 NR迭代算法 (31)图5.1无锡机场所处地理位置图 (35)图5.2 无锡硕放机场30-120分钟通勤时间内辐射区域 (37)表1.1 世界主要区域机场群各类机场的组成比率 (1)表1.2 长三角地区主要运输机场 (1)表1.3 长三角主要机场2001-2006旅客吞吐量所占份额 (1)表2.1 长三角地区各机场基础设施及运力水平统计表（06年） (14)表4.1 影响旅客选择机场的决定因素 (25)表4.2 机场竞争NL模型特性变量的选择 (27)表4.3 机场竞争NL模型数据整理 (28)表4.4 参数t值检验结果 (31)表5.1 1993-2006年无锡硕放机场旅客吞吐量和飞机起降架次 (33)表5.2 各不同等级道路时速 (37)表5.3 1999-2006年无锡硕放机场辐射区域内某些经济指标占全国总量的比例 (38)表5.4 1999-2006年无锡硕放机场辐射范围内的经济指标及机场的业务量 (38)表5.5 1999-2006年无锡硕放机场辐射范围内财政收入数据（单位：亿元） (39)表5.6 2000-2006苏南机场辐射范围内航空旅客需求总量预测值、实际值与误差（单位：万人次） (40)表5.7 2000-2007年无锡硕放机场辐射区域内各城市民航旅客需求量预测值 (40)表5.8 06年各地到各机场的民航旅客比例预测值（%） (41)V知识水坝为您整理机场旅客吞吐量预测方法研究VI 表5.9 2000-2007年各地将无锡硕放机场作为始发或达到机场的客流量预测 (42)表5.10 06年无锡地区客流量的流向 (43)表5.11 06年无锡硕放机场旅客吞吐量多种预测方法的预测结果与相对误差 (43)表5.12 苏南（硕放）机场旅客吞吐量及机场设计能力 (44)承诺书本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
机场旅客吞吐量预测的组合方法研究
万方数据
· ２３２ ·
武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
‘
２００９年第３３卷
本文直接引用该模型，对建模过程不再赘述． 表１列出了北京市１９９４～２００４年影响旅客吞吐 量的主要指标值，预测结果如表２所列．
表ｌ １９９４～２００４年北京市各指标统计值
￡∑（口？＋ｍ）一∑ｙｔ（口，一戤） （２）
ｆ∑（口ｉ一口？）一ｏ
文献［２］已对首都机场建立了预测模型
ｙ—Ｏ．０００ ０４４ ２４６ ４ｚｌ＋１２．５３０ ２３７ ３１２２＋
Ｏ．０００ ３０９ ９９２３—５１６．７４８ １６５ ５
（１）
式中：ｙ为首都机场年旅客吞吐量；而为北京市
ＧＤＰ；ｚｚ为北京市第三产业比重；ｚ。为北京市接 待外来旅客人数．
收稿日期：２００８—１ｌ—１２ 扬尚文：男。２５岁，博士生。主要研究领域为交通运输规划与管理 ’国家８６３重点课题项目资助（批准号：ｚ００６ＡＡｌ２Ａ１０５）
】ｌＯ．
［３］廖成，刘 鲁，晓斌．机场旅客吞吐量的人工神 经网络预测方法［Ｊ］．小型微型计算机系统，２００２，２３
（１２）：１５００一１５０２．
［４］魏新，冯兴杰．基于支持向量回归的机场旅客吞吐 量预测［Ｊ］．中国民航学院学报，２００４，２２（３）：４５—４７．
［５］林小平，袁捷．基于灰色模型的成都双流机场物流 预测［Ｊ］．武汉理工大学学报：交通科学与工程版，
本文以首都机场为例，首先用计量经济法进 行旅客吞吐量预测，之后引入了代表时间序列预 测的支持向量机方法，研究了２类方法相结合的 组合预测方法．初步结果表明：该方法总体性能既 优于传统的计量经济法，也优于时间序列预测 方法．
１ 基于计量经济法的机场旅客吞吐 量预测
中国民航机场旅客吞吐量、周转量、运输量及发展前景分析
中国民航机场旅客吞吐量、周转量、运输量及发展前景分析2019年我国民航机场旅客吞吐量持续提升。
2019年我国民航旅客吞吐量13.52亿人次，较2018年增长6.9%，增速有所放缓。
分航线看，国内航线完成121227.3万人次，比上年增长6.5%（其中内地至香港、澳门和台湾地区航线完成2784.8万人次，比上年减少3.1%）；国际航线完成13935.5万人次，比上年增长10.4%。
2019年我国东部地区机场实现旅客吞吐量7.1亿人次，较上年增长5.4%；中部地区实现1.6亿人次，较上年增长10.8%；西部地区实现4.0亿人次，较上年增长8.3%；东北地区为0.8亿人次，较上年增长6.2%。
相较来看，中部地区提升最为明显。
从地区分布来看，东部地区占比最大，占全国吞吐量的52.5%；其次是西部地区，占比为29.8%；中部地区、东北地区占比分别为11.5%和6.2%。
2014-2019年，我国民航主要客运能力指标保持平稳增长，其中2019年全行业完成旅客周转量11705.1亿人公里，较2018年增长9.3%。
国内航线完成旅客周转量8520.2亿人公里，较2018年增长8.0%，其中港澳台航线完成160.5亿人公里，较2018年下降2.8%;国际航线完成旅客周转量3185.0亿人公里，较2018年增长12.8%。
相较而言，国际航线旅客周转量增长的更快，提升更为明显。
在民航旅客周转量稳步提升的同时，我国民航旅客运输量也逐年提升。
2019年，全行业完成旅客运输量6.6亿人次，较2018年增长7.9%。
2014-2019年，我国国内航线旅客运输量逐年增长。
2019年，我国国内航线完成旅客运输量5.9亿人次，较2018年增长6.9%。
其中港澳台航线完成1107.6万人次，较2018年下降1.7%。
2014-2019年，我国国际航线旅客运输量呈现上升趋势。
2019年，国际航线完成旅客运输量7425万人次，较2018年增长16.6%。
机场概论 评价机场生产状况的常用指标
起降架次是反映机场生产状况的核心指标之一，指报告期内在机场进 出港飞机的全部起飞和降落次数，起飞、降落各算一架次。
根据民航局发布的《2019年民航行业发展统计公报》，2019年，全 国民航运输机场完成起降架次1166.05万架次，比上年增长5.2%。其 中运输架次986.82万架次，比上年增长5.3%。
根据民航局发布的《2019年民航行业发展统计公报》，2019年，全 国民航运输机场完成旅客吞吐量13.52亿人次，比上年增长6.9%。 2019年全国民航运输机场完成货邮吞吐量1710.01万吨，比上年增长 2.1%。2019年，北京首都机场完成旅客吞吐量1.00亿人次，连续2年位居世界第三。
六、评价机场生产状况的常用指标
机场吞吐量
起降架次
机场吞吐量衡量机场业务的核心指标之一，包括旅客吞吐量和货邮吞 吐量。旅客吞吐量是指报告期内进港（机场）和出港的旅客人数。报 告期常以1年计算，以人次为单个旅客的计算单位，其中不单独占座 的婴儿不计人次。货邮吞吐量是指报告期内货物和邮件的进出港数量， 以吨为计算单位，保留一位小数点。
机场旅客吞吐量的影响因素与预测方法探讨
２ 机 场 旅 客 吞 吐 量 的 影 响机 理分 析
从单 因素角度分析 ． 国内已经有采用某一单因素来构建预测模 型 的研究 ， 如采用 Ｇ ＤＰ作为 唯一 的影 响因素 ． 利用灰色理论建立旅 客吞 吐量预测模型 ； 利用 Ｇ Ｄ Ｐ变动率构建南昌市航 空客运量模 型日 等 但 是， 由于机场旅客吐吞量受多因素的影响 ， 如果仅仅从单 因素分析 ． 忽 略其他影 响指标 ． 就很难 剖析影响机场旅 客吞吐量 的机理 ． 从而影 响 预测 的准确性 。我们采用 主成分分析法 上述各种指标 中提取影响 机 场旅客吞 吐量 的最关键指标 ． 从而剖析其 内在影 响机理 主成分分 析 也称 主分量分析 ， 由 Ｈｏ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ 于１ ９ ３ ３年首先提出。 其实质就是利用 降维的思想把多个指 标转化为少数 几个不相关 的综合指标来进 行多 元 统计分析或者给 多个指标进行重要程度排序 。 本文采用的可能影响 机 场旅客 吞吐量 的指 标有 ： 城市 Ｇ Ｄ Ｐ 、 城 市总人 口数 、 接待外 来游 客 量、 社会 消费品零售总额 、 第三产业 比重 、 铁路客运量 、 公路 客运量 、 从 业 人员数 计算步骤如下 ： （ １ ） 分析各项标 准化 指标问 的相互 关系 ， 求得 指标 问 的协方 差矩 阵。 （ ２ ） 求出上述协 方差矩 阵的特征值 与特征 向量． 各 主成分相 应的 特 征值 占总和的比例 即为该主成分的贡献率 将各主成分按贡献率从 大到小排序 ， 求得各 主成分 的累计贡献率 （ ３ ） 取累计 贡献率大于一定数值 的主成分 （ 根据预测精度而定 ． 在 本研究 中取 ９ ５ ％） ， 求出上述主成分的因子载荷矩阵 （ ４ ） 用因子载 荷矩阵 与主成分 的贡献率相 乘． 得 出各指标 的重要 性影响系数如表 １ 所示 表 １ 各 指 标 的 重 要 性 系数
民用机场旅客吞吐量预测方法探讨
142
—— 科协论坛 ・ 2010 年第 1 期 （下） ——
经济管理
与 科学决策
民用机场旅客吞吐量预测的方法较多，有定性的预测方 法， 如调查预测法、 类比法、 集合意见法和德尔菲法等； 有定量 的预测方法， 如时间序列法、 趋势外推法和回归分析预测法等。 进行旅客吞吐量预测时， 应根据机场的具体情况， 选择合理的 预测方法，才能得到较为准确的预测结果。下面对工作中常 用的预测方法及其适用原则进行分析。 3.1 类比法 类比法是将机场所在城市与同类已通航城市相比较，通 过城市性质、 城市规模、 地面交通状况、 人口、 经济发展程度、 旅游业及机场航线航班、 服务范围等方面的对比分析， 推算机 场的旅客吞吐量。 类比法是新建机场旅客吞吐量预测的一种方法。新建机 场由于没有旅客吞吐量的历史数据，需要将机场所在城市与 同类已通航城市相对比， 预测新建机场的旅客吞吐量。 3.2 时间序列法 它是根据时间顺序排列的统计资料，利用统计分析等进 行的预测。一方面承认机场旅客吞吐量发展的延续性，运用 过去时间序列的数据进行统计分析，就能够推断未来的发展 趋势； 另一方面， 又充分考虑到旅客吞吐量预测中偶然因素的 影响而产生的随机性， 为了消除随机波动的影响， 利用历史数 据， 进行统计分析， 并用加权平均等方法对数据加以适当的处 理， 进行趋势预测。时间序列法包括一次移动平滑、 二次移动 平滑、 一次指数平滑、 二次指数平滑等。 时间序列预测法的原理为连续性原理，它具有跟踪因变 量变化的特点， 适宜在旅客吞吐量短期预测中应用。 3.3 趋势外推法 机场旅客吞吐量同社会经济现象一样，在发展过程中大 部分是渐进式的。随着时间的变化，呈现出一定的上升或下 降的趋势，即一定的规律性。这种变化规律可用数学模型描 述： (t)。当赋予时间变量 t 未来的具体值时就能获得因变 y=f 量 y 的值。 趋势外推法是通过建立旅客吞吐量与时间之间的函数关 系模型， 如线形模型、 多项式模型、 指数模型、 生长曲线模型、 波布加门模型等，通过分析吞吐量随时间变化的趋势来预测 机场吞吐量。此方法适用于预测期内社会经济环境较稳定的 情况。 3.4 梯减法 梯减法是将全国机场旅客吞吐量预测值分解到各大行政 区， 再将各大行政区域内的机场旅客吞吐量预测值分解到该区 域内通航的城市， 最后将通航城市的机场吞吐量预测值分解到 该城市所属的各个机场。 从梯减法的预测过程来看， 全国机场 旅客吞吐量预测值要经过中间多个层次才能分解到机场， 而且 下一层次的旅客吞吐量预测值小于上一层次的预测值。 采用梯减法预测机场旅客吞吐量有两个关键问题：一是 全国机场旅客吞吐量的预测精度要高； 二是层层分解时， 采用 权值法， 要求权值比较准确。对于前者， 往往采用国家民航局 权威部门发布的预测数据。对于后者，一般采用时间序列方 法预测中间层次的权值。梯减法在大中型机场扩建工程的项 目研究中常常使用。 3.5 回归分析预测法 回归分析预测是研究变量与变量之间相互关系的一种数
首都航空发展现状及未来趋势分析
首都航空发展现状及未来趋势分析近年来，随着社会经济的快速发展以及人民生活水平的提高，航空旅行已成为人们出行的首选方式之一。
作为国家的政治、经济和文化中心，首都航空业的发展至关重要。
本文将对首都航空发展的现状进行分析，同时预测未来的发展趋势。
首先，我们来分析首都航空发展的现状。
首都航空业是中国航空业的核心之一，拥有全国最繁忙的机场群集中地。
北京首都国际机场作为亚洲最大的机场之一，每年处理着数千万的旅客量。
此外，与机场紧密相连的首都航空公司也是我国航空业最重要的航空公司之一。
首都航空公司凭借其良好的安全记录、便利的航线网络以及高质量的服务享有良好的声誉。
然而，尽管首都航空业已经取得了巨大的成功，但也面临着许多挑战。
首先，随着机票价格的不断下降，航空公司的利润空间趋于缩小。
与此同时，运营成本却不断攀升，包括燃油、人工和飞机维护等方面的费用。
这使得航空公司不得不寻求更加有效和创新的管理方法，以提高经营效益。
其次，随着航空旅行需求的不断增长，首都航空业面临着空中交通拥堵的问题。
这不仅影响了航班的准点率，也给乘客带来了不便。
为了解决这个问题，首都航空公司应采取措施提高航班运营效率，如加强航班协调、优化航线安排，以及引入更先进的航空技术。
另外，首都航空业的竞争也越来越激烈。
随着低成本航空公司的崛起，传统航空公司面临着压力。
低成本航空公司通过提供更加经济实惠的机票价格吸引了一部分乘客。
为了应对竞争，首都航空公司需要不断提高服务质量、提供差异化的服务，并且加强品牌营销。
然而，尽管面临各种挑战和竞争，首都航空发展的未来充满了希望。
首先，随着人们对舒适和便利性的需求不断增长，高端商务旅行市场的潜力巨大。
首都航空公司可以通过改善商务舱设施、提供个性化的服务和舒适的旅行体验来满足这一市场需求。
其次，首都航空业还面对着庞大的国内旅游市场。
中国国内旅游业正在迅速增长，许多人愿意花费更多的时间和金钱去探索国内各地。
作为首都的门户，北京的旅游业也在不断发展。
首都机场客运量预测
首都机场客运量预测
吴宁;岳谭谭;邵维亮
【期刊名称】《科技和产业》
【年(卷),期】2010(10)11
【摘要】机场客流量预测对于机场未来规划和管理措施改进有重要意义.本文根据影响机场客流量的主要因素--GDP为主要条件,采用计量模型预测对首都机场未来五年客运量进行了预测分析.然后加入北京市人均可支配收入、正班客座率、飞机起降架次等因素,采用支持向量机的方法做出预测.
【总页数】4页(P66-69)
【作者】吴宁;岳谭谭;邵维亮
【作者单位】中国民航飞行学院,研究生处,四川,广汉,618307;中国民航飞行学院,研究生处,四川,广汉,618307;中国民航飞行学院,研究生处,四川,广汉,618307
【正文语种】中文
【中图分类】F560.81
【相关文献】
1.首都机场:借Routes打造世界级枢纽——访首都机场集团公司副总经理董志毅[J], 方宁;白义枫
2.北京市人民政府关于首都机场南线和首都机场第二通道收取车辆通行费有关问题的批复 [J],
3.基于灰色模型和Logistic函数的公路客运量预测研究 [J], 谭童云;谢德济;涂文睿;何佳琪
4.海南自贸港背景下海口市对外客运量预测研究 [J], 张亚男;席洋;杨嘉钰;刘剑锋
5.基于灰色马尔可夫模型的烟台市铁路客运量预测研究 [J], 彭丽洁;邵喜高;黄万明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2024年机场旅客服务市场规模分析
2024年机场旅客服务市场规模分析1. 引言随着全球旅游业的迅速发展和飞机旅行的普及，机场旅客服务市场逐渐成为一个重要的服务行业。
机场旅客服务市场涵盖了一系列的服务，包括登机手续办理、行李托运、安全检查、候机室设施、餐饮服务、购物等。
本文将对机场旅客服务市场的规模进行分析。
2. 机场旅客服务市场的发展概况近年来，全球机场旅客服务市场呈现出稳步增长的趋势。
根据国际航空运输协会（IATA）的数据，2019年全球旅客运输量达到了46亿人次，相较于2018年增长了4.2%。
这一数字表明了旅客服务市场的潜力和增长空间。
3. 机场旅客服务市场的主要参与方机场旅客服务市场的主要参与方包括航空公司、机场管理方、旅客服务供应商以及其他相关企业。
航空公司是机场旅客服务市场的主要提供者之一，负责旅客运输和机票销售。
机场管理方负责机场的运营和管理，包括维护机场设施和提供基础服务。
旅客服务供应商则提供各种服务，如行李服务、安全检查和餐饮服务等。
4. 机场旅客服务市场的规模机场旅客服务市场的规模可以从不同角度来衡量，包括旅客数量、服务质量和市场价值。
4.1 旅客数量机场旅客服务市场的规模可以通过统计机场的年旅客量来衡量。
以全球主要机场为例，根据IATA的数据，2019年伦敦希思罗机场、迪拜国际机场和北京首都国际机场分别实现了超过5000万人次的年旅客量。
通过统计全球主要机场的旅客数量，可以获得机场旅客服务市场的总体规模。
4.2 服务质量机场旅客服务市场的规模也可以从服务质量的角度来衡量。
服务质量包括航班准点率、行李处理效率、餐饮服务评分等指标。
通过对不同机场及其旅客服务供应商的服务质量进行评估和比较，可以得出机场旅客服务市场的整体规模和发展趋势。
4.3 市场价值机场旅客服务市场的规模还可以从市场价值的角度来衡量。
根据市场研究公司的调研数据，机场旅客服务市场的年份收入在全球范围内约为数百亿美元。
这包括了旅客消费、机场租赁和广告等多个方面的收入。
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市场调查与预测
课程大作业
指导老师：张永莉
小组成员：焦子萁 110541111 余成洁 110543138
郑妮妮 110541138 刘薇薇 110543118
张亚慧 110341144
题目：对北京首都国际机场旅客吞吐量的调查与预测
完成人：110541111焦子萁、110543118刘薇薇、110543138余成洁
110541138郑妮妮、110341144张亚慧
资料来源：维基百科、《航空运输经济与实践》---李艳华、民航资源网、百度百科
分析方法：移动平均和平滑预测法、回归分析预测法
结论：北京首都国际机场未来七年内旅客吞吐量持续上升的趋势，前景一片良好，首都机场可以按照目标要求计划一些建设性投入，在追求投入产出最理想的情况下，相对应地在航空公司经营的硬性措施和人员等因素加大投入，为满足未来不断上升的运输需求，并为这些运输需求所可能带来的经济效益提供航材、高素质员工等方面的保障。
1.中国民用航空机场行业现状
进入21世纪后，我国经济发展进入又好又快的发展轨道，国民经济持续高速增长，航空运输需求旺盛，民用机场建设掀起新一轮发展高潮。
中央和地方政府不断加大对民用机场建设的投入，逐步拓宽了机场建设融资渠道。
北京、上海、广州三大枢纽机场的中心地位日益突出，昆明、成都、西安、武汉、深圳等重要城市机场的骨干作用进一步增强，支线机场的建设向中、两部地区倾斜。
2012年，我国境内民用航空（颁证）机场共有183个（不含香港和澳门，下同），其中定期航班通航机场180个，定期航班通航城市178个。
年内定期航班新通航的城市有黑龙江加格达奇、江苏扬州泰州、贵州遵义，昆明长水机场完成迁建，四川攀枝花机场、新疆且末机场停航。
截至2012年底，我国民用运输机场有183个，规模不断扩大，机场设施标准提高，已与民航发达国家相当。
全国183个民用运输机场中，枢纽、干线机场44个，支线机场139个。
从区域分布看，东部49个，占26%；中部25个，占14%；西部90个，占49%；东北20个，占11%。
近一半干线机场分布在东部地区，80%的支线机场分布在西部、中部和东北地区。
2012年全国机场累计完成旅客吞吐量6.79亿人次，同比增长9.5%；完成货邮吞吐量1199万吨，同比增长3.35%；完成飞机起降架次660.3万架次，同比增长10.4%。
图表1我国机场分布图
2．北京首都国际机场
北京首都国际机场（ICAO：ZBAA；IATA：PEK），简称首都机场或北京机场，为中华人民共和国和北京联外主要的国际机场，是目前中国最繁忙的民用机场，也是中国国际航空公司的基地机场。
2004年，北京首都国际机场取代东京成田国际机场，成为亚洲按飞机起降架次计算的最为繁忙的机场。
2010年北京首都国际机场旅客吞吐量达到7395万人次，仅次于美国亚特兰大哈兹菲尔德-杰克逊国际机场，稳居世界第二位。
2.1航站航线
除货运区外，首都国际机场拥有3座旅客航站楼、1座专机航站楼和1座公务机航站楼。
根据机场管理方面的规划，机场1号航站楼承担海航集团旗下海南航空、大新华航空、金鹿航空、大新华快运航空的国内航班起降服务；2号航站楼承担中国南方航空、厦门航空、中国东方航空和子公司上海航空及其所属天合联盟（Sky Team）的外籍航空公司、海南航空国际及港澳台航线的航班起降服务；3号航站楼承担中国国际航空和子公司山东航空、深圳航空及其所属星空联盟（Star Alliance）成员航空公司、寰宇一家（oneworld）成员航空公司以及其它外籍航空公司的航班起降服务。
2010年8月13日，3号航站楼新建无线网络“Airport WiFi（FREE）”投入使用，这是最后一个投入使用的无线网络，同时标志着北京首都国际机场已被无线网络覆盖。
旅客可免费上网，但需凭有效证件领取帐号，并经实名认证后方可登录互联网，每人每日最多可申领3个帐号，一个帐号可免费上网5小时。
2.2跑道
图表2首都机场跑道信息
2.3旅客吞吐量里程碑
1993年12月20日突破1000万→2000年11月29日突破2000万→2004年11月9日突破3000万→2005年12月23日突破4000万→2007年12月5日突破5000万→2009年11月30日6000万→2010年12月9日突破7000万→2012
年12月26日突破8000万
2.4影响旅客吞吐量的因素
1)经济增长：随着我国居民收入水平的逐步提高，国内消费结构已经发生
重大改变，在消费升级背景下，人们的出行方式也在发生显著变化，越
来越多的人选择乘坐飞机出行。
2)旅游业发展情况：北京作为我国首都，拥有许多历史文化古迹，旅游业
发展繁荣。
3)天气：航空业是很受天气影响的行业，在天气不好的时候飞机不能飞行。
4)政策：机场作为公共基础设施，受到政府的支持和保护。
3.旅客吞吐量数据分析
北京首都机场旅客吞吐量条形图：
北京首都机场旅客吞吐量散点图：
各集团公司旅客吞吐量市场占有率饼状图：
以上是北京首都机场2004-2012年的旅客吞吐量的数据及变化态势的相关信息，可以看出，北京首都机场的旅客吞吐量整体上呈现不断上升的趋势，而且在世界上的排名越来越靠前。
以下我们将利用几个模型针对首都机场2004-2012年旅客吞吐量的数据，对2013-2020年的数量进行预测。
利用二次移动平均法进行预测：
二次移动平均法是用一次平均值和二次移动平均值的滞后偏差演变规律建立模型进行预测的方法。
运用相关的二次移动平均的公式算出一次和二次的移动平均值，a、b的预测值以及吞吐量的预测值后，制成如下表格：
要是利用平滑系数等于3的二次指数平均法进行预测，从表格中我们可以看到旅客吞吐量的实际值和预测值的离差e比较大，可以判断要是用这种方法进行预测的话，效果不好。
利用二次指数平滑法进行预测：
指数平滑法是把预测变量的本期实际观察值和本期的加权平均值作为下期预测值的预测方法。
对于具有趋势变动的时间序列，指数平滑法将不再适合，此时可以使用二次指数平滑法。
利用公式一次和二次的指数平滑值，a、b的预测值以及吞吐量的预测值后，制成如下表格：
从二次指数平滑的表格中可以看出，首都机场旅客吞吐量的实际值和预测值的离差e还是很大，要是原因可能是平滑指数α的选取考虑的因素不够全面，或是收集到的数据太少，不能更多地说明问题。
要是运用这种方法进行预测的话，预测结果不能说明问题，不能反映真实情况，因此放弃。
以下将运用回归分析的方法进行预测，看看2004-2012年的预测结果和实际值的比较情况，最后再判断回归预测方法的效果如何，要是理想的话，将利用回归分析的模型对2013-2020年的旅客吞吐量进行预测。
EXCEL回归分析输出结果如下：
从系数估计表中，可以看到估计的回归方程为：Y
=-1210722+605.904X,表示
t
平均每增长1年，旅客运输量会增加605.904个单位。
S
=23.9346,检验b=0的
b
原假设的t检验统计量t=b/s
=605.904/23.9346=25.31498,这个统计量对应的
t
实测显著性水平为3.83E-08，远小于检验显著性水平0.05，故拒绝b=0的原假设。
b的95%的置信区间为（662.5003,549.30766）。
在方差分析表中，可以看到SST=22267783,SSR=22027179,SSE=240603.4。
它们除以各自的自由度df得到各自的方差MS，例如SSE的自由度df=7，SST/df=MSE=34371.91。
F统计量的值为640.8482，对应的实测显著性水平为3,83E-08，远小于检验显著性水平0.05，故方程可以解释Y的变化。
在回归统计表中，知道可决系数R^2=0.989195，负相关系数R=0.994583。
回归标准误差s=185.3966。
2004-2012年旅客吞吐量预测值和实际值的拟合效果：
可以看到直线拟合效果很好，因此可以利用以上的线性回归方程对2013-2020年的首都机场的旅客吞吐量进行预测：
从表格中可以看出旅客吞吐量持续上升的趋势，前景一片良好，首都机场可以按照目标要求计划一些建设性投入，在追求投入产出最理想的情况下，相对应地在航空公司经营的硬性措施和人员等因素加大投入，为满足未来不断上升的运输需求，并为这些运输需求所可能带来的经济效益提供航材、高素质员工等方面的保障。