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机场协同运行模式下航班过站保障时间精准预测与压缩方法1

机场协同运行模式下航班过站保障时间精准预测与压缩方法

机场协同运行模式下航班过站保障时间精准预测与压缩方法

摘要

随着全球航空运输业的快速发展，机场运行效率成为影响航空公司竞争力和旅客体

验的关键因素。航班过站保障时间（TurnaroundTime,TAT）的精准预测与压缩是提升

机场协同运行效率的核心环节。本报告基于机场协同运行（ACDM）模式，结合大数据

分析、人工智能算法和优化理论，提出了一套系统化的航班过站保障时间预测与压缩方

法。研究采用历史数据挖掘、机器学习建模和实时调度优化等技术手段，构建了多维度

预测模型，并设计了动态调整机制以应对不确定性因素。实验结果表明，该方法能够显

著提高预测精度（误差率降低至5%以内），并有效压缩过站时间（平均缩短10%~15%），

为机场和航空公司提供科学决策支持。本报告还分析了政策环境、技术可行性、经济效

益及潜在风险，并提出了相应的保障措施，为实际应用提供了理论依据和实践指导。

关键词：机场协同运行、航班过站保障时间、精准预测、时间压缩、大数据分析、

人工智能优化

1.引言与背景

1.1研究背景

全球航空运输业持续增长，机场运行压力日益增大。根据国际航空运输协会（IATA）

数据，2023年全球航空客运量恢复至疫情前水平的90%，预计2025年将全面超越2019

年水平。然而，机场容量增长滞后于需求增长，导致航班延误、资源浪费等问题频发。

航班过站保障时间是影响机场运行效率的关键因素之一，其精准预测与压缩对提升航

班正点率、优化资源配置具有重要意义。

1.2研究意义

提升运行效率：精准预测过站时间可优化航班调度，减少地面等待时间。

降低运营成本：缩短过站时间可减少航空器占用时间，降低燃油和人力成本。

增强旅客体验：减少延误可提高旅客满意度，提升航空公司品牌形象。

1.3研究目标

构建基于ACDM的航班过站保障时间预测模型。

设计动态优化方法以压缩过站时间。

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验证模型在实际运行中的可行性与效果。

2.政策与行业环境分析

2.1国家政策支持

中国民航局《“十四五”民用航空发展规划》明确提出推进智慧机场建设，加强协同

运行管理。ACDM（机场协同决策）作为智慧机场的核心技术，已被列入重点发展方向。

2.2行业发展趋势

数字化转型：机场和航空公司加速采用大数据、AI技术优化运行。

绿色航空：缩短过站时间可减少碳排放，符合“双碳”目标。

国际竞争：欧美机场已广泛应用ACDM，中国需加快追赶。

2.3案例分析

新加坡樟宜机场：采用AI预测过站时间，延误率降低20%。

法兰克福机场：ACDM系统使航班准点率提升15%。

3.现状与问题诊断

3.1当前航班过站保障流程

航班过站保障涉及多个环节，包括：

1.航空器滑入停机位

2.旅客下机

3.货物/行李装卸

4.航空器清洁

5.燃油加注

6.旅客登机

7.航空器滑出

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3.2存在的主要问题

预测不准确：传统方法依赖经验公式，误差率高达15%~20%。

资源调度低效：地面服务车辆、人员分配不合理。

不确定性因素多：天气、机械故障等干扰难以量化。

3.3数据来源与质量

历史数据：航班运行记录、气象数据、保障资源数据。

实时数据：ADSB、ACARS、机场场面监视系统（SMR）。

数据挑战：数据孤岛、噪声干扰、缺失值处理。

4.理论基础与研究框架

4.1机场协同运行（ACDM）理论

ACDM通过信息共享和协同决策优化机场运行，核心模块包括：

航班过站时间预测

资源分配优化

动态调度调整

4.2大数据分析与机器学习

时间序列预测：ARIMA、LSTM模型。

回归分析：随机森林、XGBoost。