[发明专利]一种机场安检区域人流预测分析方法及系统

权利要求书

1.一种机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于，包括：

获取旅客实时安检数据，从航班信息服务平台中获取相应的航班计划信息，将旅客实时安检数据的航班信息与航班计划信息进行关联；

对各区域的安检记录进行聚合操作，设定时间粒度，聚合出人数与通道数；

提取各区域旅客过检记录聚合后的基础时序特征，提取聚合后数据的前n天的历史数据特征，所述n为大于0的自然数；

根据旅客过检记录，进行特征整合，并将整合后的特征放入XGBoost模型进行预测，得到各区域的安检人数预测结果。

2.根据权利要求1所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于：所述将安检旅客的航班信息与航班计划信息进行关联，包括：整理航班信息服务平台中各航班的航班计划起飞时间，并关联至旅客实时安检数据中。

3.根据权利要求2所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于，所述将旅客实时安检数据的航班信息与航班计划信息进行关联，包括：在获取旅客实时安检数据和航班计划信息后，本地存储至Parquet文件中用于备份，若旅客实时安检数据中没有关联的航班计划起飞时间，则对旅客实时安检数据进行补充。

4.根据权利要求3所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于，所述将旅客实时安检数据的航班信息与航班计划信息进行关联，包括：若旅客实时安检数据的航班信息与航班计划信息出现共享航班多个航班号无法匹配，则通过人工引入共享航班映射表进行航班号修复。

5.根据权利要求4所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于，所述通过人工引入共享航班映射表进行航班号修复，包括：去除实际安检时间在航班计划起飞时间之后的数据，按照航班日期、登机序列号、旅客英文名、航班号进行去重，确保航班计划信息与旅客实时安检数据连接后数据的有效性。

6.根据权利要求1所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于：所述进行特征整合，包括：计算当前时间片正处于安检的航班架次特征与航班分布率特征，并合并至基础时序特征分解的特征矩阵。

7.根据权利要求6所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于：所述将整合后的特征放入XGBoost模型进行预测，包括：在预测的过程中，调整超参数以使XGBoost模型达到最佳预测模型。

8.根据权利要求1-7任一项所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于：所述得到各区域的安检人数预测结果之后，还包括：将安检人数预测结果与应开放的安检通道数进行映射转换。

9.根据权利要求1-7任一项所述的机场安检区域人流预测分析方法，其特征在于，所述设定时间粒度，包括设定10min为时间粒度；

所述n的范围为1≤n≤7。

10.一种机场安检区域人流预测分析系统，其特征在于，包括：

数据关联模块，用于获取旅客实时安检数据，从航班信息服务平台中获取相应的航班计划信息，将旅客实时安检数据的航班信息与航班计划信息进行关联；

聚合模块，用于对各区域的安检记录进行聚合操作，设定时间粒度，聚合出人数与通道数；

特征提取模块，提取各区域旅客过检记录聚合后的基础时序特征，提取聚合后数据的前n天的历史数据特征，所述n为大于0的自然数；

整合预测模块，根据旅客过检记录，进行特征整合，并将整合后的特征放入XGBoost模型进行预测，得到各区域的安检人数预测结果。