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航空机场无线网络的设备连接数预测模型模型体验

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航空机场无线网络的设备连接数预测模型

一、模型应用

如今无线网络的使用越来越普及,航空机场也不例外,整个候机楼都会遍布无线网络(WiFi),乘客在候机的同时,可以连接无线网络,方便进行电脑、手机上的连网操作。无线网络的连入数量,位置等情况在某个程度上反映了机场客流量的多少,以及分布情况,因此对无线网络连入状况进行建模研究有利于将来分析客流量,更好地进行资源配置。

在大数据技术日益成熟的今天,机场也在不断地尝试引入并深入运用这项技术,希望能充分利用大数据挖掘旅客的资源,发现旅客的新的需求,进而结合机场的各种资源来引导旅客需求,使机场的经营模式多样化。

二、实现流程

本案例通过对旅客进入-离开机场行程表、机场登机口区域表、航班排班表、安检旅客过关人数表、连接WIFI AP(AccessPoin)的人数表这五张表进行探索分析,从多个角度分析得出机场客流量的基本特征并根据数据的特征选择合适的模型,进行预测。

三、核心技术

  • ARIMA模型

  • 指数平滑法

  • 平稳性检验

  • AIC准则

  • BIC准则

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将前时间序列模型与具体行业应用结合,为科学研究提供素材。

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境:客户流量。

五、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,内存:4GB以上,R3.5.1。


六、资源展示


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