基于K-means的航空旅客空间行为模式研究

基于K-means的航空旅客空间行为模式研究

论文摘要

航站楼内旅客空间行为模式研究,对航站楼满足不同属性旅客需求、提升服务水平至关重要。研究采用K-means聚类算法,对南京禄口国际机场T2航站楼国内出发旅客的空间选择行为进行大致细分。将国内出发旅客的行为路径聚类为5种空间行为模式,并分析了旅客性别、年龄、收入等基本属性在这5种空间行为模式上的不同分布,说明机场航站楼商业设施对女性旅客的吸引力更强;中青年旅客容易在非职能区域发生停留行为进而引发消费活动;未在机场乘过机的旅客对航站楼各类商业设施有强烈的兴趣;收入水平与旅客对机场非职能区域的选择概率之间呈正相关关系。研究通过分析航空旅客空间行为模式差异,对南京禄口国际机场提升机场管理水平和空间布局优化都有一定的实用价值。

论文目录

  • 1 数据采集及研究范围划分
  • 2 聚类模型构建
  •   2.1 聚类要素
  •   2.2 K-means聚类步骤
  • 3 聚类结果
  •   3.1 空间行为模式细分
  •   3.2 空间行为模式与旅客基本属性分析
  • 4 结论与展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张天炫,包丹文,狄智玮,顾佳羽

    关键词: 聚类算法,旅客行为,旅客细分,空间行为模式

    来源: 华东交通大学学报 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 南京航空航天大学民航学院

    基金: 国家自然科学基金项目(51508274),南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20180718)

    分类号: V354

    DOI: 10.16749/j.cnki.jecjtu.2019.05.008

    页码: 59-66

    总页数: 8

    文件大小: 2486K

    下载量: 97

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