基于支持向量机回归算法的值机行李流量预测  

Airport check-in baggage flow prediction based on SVR algorithm

作　　者：徐小波 何迅 李光飞 杨力 阚细武 沈伟 

机构地区：[1]民航成都物流技术有限公司规划设计部

出　　处：《物流技术与应用》2022年第4期159-163,共5页Logistics & Material Handling

摘　　要：随着我国民航运输客流量逐年增长,机场行李处理系统运行能力不足的问题开始凸显,而机场短时值机行李流量预测是行李处理系统优化的关键。本文通过收集某机场值机行李数据,并结合探索性数据分析与特征工程采用支持向量机回归算法建立预测模型,成功预测了该机场短时值机行李流量,最后通过与K近邻和随机森林算法对比验证了支持向量机回归算法(SVR)的可行性,预测精度均高于0.9,可满足实际工程应用的需要,为行李处理系统制造商及机场运营管理部门的服务决策及资源合理分配提供参考。

关 键 词：民航运输 行李处理系统 系统运行能力 值机行李流量 支持向量机回归算法 

分 类 号：F562[经济管理—产业经济] F224