基于大數據與機器學習的安檢通道開放數預測

夏侯康 王麗娟 林勖 江敏婷 羅浩賢

摘? 要： 有效地預測安檢通道開放數，對合理制定機場安檢排班有重要的指導意義，能夠提升機場安全保障和旅客體驗。隨著大數據的浪潮，大數據機器學習在各領域已有廣泛的應用，本文將其應用到了機場安檢通道開放數的預測上。結合安檢人數歷史數據和航班信息數據，實現對安檢人數的預測，進而實現安檢通道口的預測，并對比多種算法預測效果。

關鍵詞： 安檢通道數;大數據;機器學習;XGBoost

中圖分類號： TP181? ? 文獻標識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.034

本文著錄格式：夏侯康，王麗娟，林勖，等. 基于大數據與機器學習的安檢通道開放數預測[J]. 軟件，2020，41（10）：137140

【Abstract】： Effectively predicting the opening number of security inspection channels has important guiding significance for the reasonable formulation of airport security inspection schedules， and can improve airport security and passenger experience. With the wave of big data， big data machine learning has been widely used in various fields. This article applies it to the prediction of the opening number of airport security channels. Combining the historical data of security inspection number and flight information data， it can realize the prediction of security inspection number， and then realize the prediction of security inspection channel， and compare the prediction effects of various algorithms.

【Key words】： Number of security check channels; Big data; Machine learning; XGBoost

0? 引言

隨著中國經濟的快速發展，民航業數據呈現出了爆發式的增長。一個機場在生產運營的各個階段，都會源源不斷地產生數據，同時系統和數據庫會把數據存儲下來，機場積累了大量各種各樣的數據。如何在旅客吞吐量高速增長的情況下，使用機場內有限的保障資源，仍然保持良好的服務質量，這是一個值得研究的問題。目前，大多數國內機場仍然通過人工調配設備和加大人力資源來盡可能地滿足旅客安全需要與服務體驗。這種方式，存在相當多弊端。為了更科學的提升機場的管理效能，使旅客的出行體驗更加便捷、高效和個性化，需要新的技術體系去實現[1-2]。

1? 大數據與機器學習平臺搭建

對于樞紐機場來說，每天安檢人數龐大，安檢過程中產生的數據量通常會達到千萬條，甚至上億條。……