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航空业机场地面交通管理系统第一章机场地面交通管理系统概述 (2)1.1 系统定义与功能 (2)1.2 系统发展历程 (3)1.3 系统重要性 (3)第二章机场地面交通规划与管理 (4)2.1 机场地面交通规划原则 (4)2.2 机场地面交通设施布局 (4)2.3 机场地面交通管理策略 (5)第三章机场地面交通流量分析 (5)3.1 交通流量数据收集与处理 (5)3.2 交通流量预测与评估 (6)3.3 交通流量优化策略 (6)第四章机场地面交通监控系统 (6)4.1 监控系统组成与功能 (6)4.2 监控系统技术与应用 (7)4.3 监控系统运行与维护 (8)第五章机场地面交通信号控制系统 (8)5.1 信号控制系统原理与分类 (8)5.1.1 信号控制系统原理 (8)5.1.2 信号控制系统分类 (9)5.2 信号控制系统设计与应用 (9)5.2.1 信号控制系统设计 (9)5.2.2 信号控制系统应用 (9)5.3 信号控制系统优化与调整 (10)5.3.1 信号控制系统优化 (10)5.3.2 信号控制系统调整 (10)第六章机场地面交通组织与管理 (10)6.1 机场地面交通组织原则 (10)6.1.1 安全性原则 (10)6.1.2 高效性原则 (10)6.1.3 便捷性原则 (11)6.1.4 环保性原则 (11)6.2 机场地面交通组织模式 (11)6.2.1 按照功能分区 (11)6.2.2 按照航班时刻 (11)6.2.3 按照旅客需求 (11)6.2.4 按照时间段 (11)6.3 机场地面交通管理措施 (11)6.3.1 交通信号管理 (11)6.3.2 人员管理 (11)6.3.3 车辆管理 (11)6.3.4 交通设施维护 (12)6.3.5 交通信息发布 (12)6.3.6 应急处置 (12)第七章机场地面交通信息服务系统 (12)7.1 信息服务系统组成与功能 (12)7.1.1 系统组成 (12)7.1.2 系统功能 (12)7.2 信息服务系统技术与应用 (13)7.2.1 技术支持 (13)7.2.2 应用场景 (13)7.3 信息服务系统运行与维护 (13)7.3.1 运行管理 (13)7.3.2 维护保养 (13)第八章机场地面交通应急预案与处理 (14)8.1 应急预案制定与实施 (14)8.1.1 应急预案制定的目的与原则 (14)8.1.2 应急预案的主要内容 (14)8.1.3 应急预案的实施 (14)8.2 应急处理流程与措施 (15)8.2.1 应急处理流程 (15)8.2.2 应急处理措施 (15)8.3 应急处理案例分析 (15)第九章机场地面交通安全管理 (16)9.1 安全管理原则与目标 (16)9.1.1 安全管理原则 (16)9.1.2 安全管理目标 (16)9.2 安全管理措施与技术 (16)9.2.1 安全管理措施 (16)9.2.2 安全管理技术 (17)9.3 安全管理评估与改进 (17)9.3.1 安全管理评估 (17)9.3.2 安全管理改进 (17)第十章机场地面交通管理发展趋势 (17)10.1 智能交通管理技术 (17)10.2 绿色交通管理策略 (18)10.3 机场地面交通管理创新与实践 (18)第一章机场地面交通管理系统概述1.1 系统定义与功能机场地面交通管理系统（Airport Ground Traffic Management System，简称AGTMS）是指运用现代信息技术，对机场地面交通进行实时监控、调度、优化和管理的系统。
智慧民航数据治理典型实践案例智慧民航数据治理典型实践案例随着信息技术的不断发展，各行各业都在逐渐转型数字化、智能化。
民航作为国家重要的基础设施之一，也在积极推进数字化转型。
智慧民航数据治理是其中的重要一环，其目的是通过对数据的采集、存储、分析和应用，提高民航运行效率和安全水平。
一、背景介绍中国民航局是国务院直属机构，负责管理我国的民用航空事业。
随着我国经济快速发展和人们生活水平提高，民航运输需求不断增长。
为了更好地满足旅客需求和提高运输安全水平，中国民航局决定推进智慧民航建设，并通过数据治理来实现这一目标。
二、数据采集1. 航班信息采集为了更好地掌握飞行状态和客流情况，中国民航局通过安装传感器等设备对飞机进行监测，并通过卫星通信技术将数据传输至地面监控中心。
同时，在机场内部也设置了多个摄像头对旅客进行拍摄并记录相关数据，如人流量、安检情况等。
2. 客户信息采集中国民航局通过建立客户信息管理系统，对旅客的个人信息进行采集和管理。
旅客在购票时需要提供身份证号码等个人信息，这些信息将被存储在数据库中，并在需要时进行查询和使用。
三、数据存储为了更好地保障数据安全和可靠性，中国民航局采用了分布式存储技术，并建立了多个数据中心。
数据中心之间通过高速网络进行数据同步和备份，确保数据不会因为单点故障而丢失。
四、数据分析1. 数据挖掘中国民航局利用机器学习等技术对采集的数据进行挖掘和分析。
例如，在航班延误预测方面，通过对历史航班延误情况的统计和分析，可以预测未来可能出现的延误情况，并提前做好相应的应对措施。
2. 数据可视化为了更好地展示数据分析结果，中国民航局利用大屏幕等设备将相关数据以图表形式呈现出来。
例如，在机场内部设置了多个大屏幕，显示当前机场的飞行状态、客流量等相关信息。
五、应用场景1. 航班调度通过对采集的航班数据进行分析，中国民航局可以实现更加精准的航班调度。
例如，在预测到某一航班可能会出现延误的情况下，可以提前调整该航班的起降时间，以避免对后续航班造成影响。
acdm机场协同决策系统部署架构设计及应用I. 简介ACDM（Airport Collaborative Decision Making，机场协同决策）系统是一种机场运行管理工具，通过整合机场各个相关方的数据与决策，以提升机场运营的效率和安全性。
本文将重点讨论ACDM系统的部署架构设计以及其在实际应用中的具体应用。
II. 部署架构设计ACDM系统的部署架构设计是为了满足机场运行管理的需求，并确保系统的可靠性和稳定性。
以下是ACDM系统部署架构的主要组件：1. 数据采集与处理ACDM系统需要从各相关方获取实时数据，包括航空公司、航管部门、地面处理服务商等。
这些数据将通过接口传输到ACDM系统，并经过数据处理模块进行分析和加工，以生成可用于决策的数据。
2. 数据存储与管理ACDM系统需要提供可靠的数据存储和管理功能。
通常情况下，ACDM系统会采用分布式数据库来存储各种数据，包括航班信息、天气数据、机场设备状态等。
3. 决策支持系统ACDM系统的核心是决策支持系统，该系统利用采集的数据进行分析和预测，以支持机场运行管理人员做出决策。
决策支持系统通常包括数据可视化模块、决策分析模块以及决策优化模块等。
4. 通信与协作ACDM系统需要实现各相关方之间的通信和协作。
这通常通过电子数据交换（EDI）和网络通信等技术手段实现。
相关方可以通过ACDM系统共享数据、交流意见，并做出一致的决策。
III. 应用案例ACDM系统在实际应用中可以发挥多种作用，以下是几个具体的应用案例：1. 航班时刻调整ACDM系统可以根据实时数据和预测模型，对航班时刻进行动态调整。
例如，当机场天气恶化时，ACDM系统可以自动推送航班延误通知，并向各相关方提供最新的航班时刻表。
2. 地勤资源优化ACDM系统可以通过优化地勤资源的调配，提高机场地勤服务的效率和质量。
通过分析航班时刻和机场设备状态，ACDM系统可以生成最佳的地勤资源调度计划，并及时通知相关方进行执行。
《机场信息集成系统的分析与设计》篇一一、引言随着航空业的快速发展，机场的运营和管理变得越来越复杂。
为了提升机场的运营效率和服务质量，机场信息集成系统（Airport Information Integration System，简称IS）的研发与实施显得尤为重要。
本文旨在分析机场信息集成系统的需求、功能及设计，以期为相关领域的研究与实践提供参考。
二、机场信息集成系统的需求分析1. 业务需求分析机场的运营涉及多个部门和业务领域，包括航班调度、安检、登机口管理、行李托运、候机楼服务等。
为了实现各部门之间的信息共享和协同工作，需要建立一个高效的信息集成系统。
2. 用户需求分析系统需要满足不同用户群体的需求，包括航空公司、旅客、安检人员、地勤人员等。
例如，航空公司需要实时掌握航班动态和旅客信息，旅客需要便捷地获取航班信息和办理相关手续。
三、机场信息集成系统的功能设计1. 数据采集与整合系统应具备数据采集与整合功能，从各个业务系统中收集数据，并进行整合和统一管理。
这包括航班信息、旅客信息、安检信息等。
2. 数据处理与分析系统应对采集的数据进行处理和分析，提供数据挖掘和报表生成等功能，为决策支持提供依据。
例如，通过对旅客流量和航班准点率的分析，可以优化候机楼布局和航班调度。
3. 信息共享与协同工作系统应实现各部门之间的信息共享和协同工作，提供统一的用户界面和数据接口，方便不同用户群体进行查询和操作。
此外，还应支持实时消息推送和预警功能，以便及时处理突发情况。
四、技术设计1. 数据库设计数据库是系统的基础设施之一，应采用高效的关系型数据库或大数据存储技术。
数据库的设计应考虑到数据的完整性、安全性和可扩展性。
此外，为了支持数据处理和分析功能，还需进行数据建模和索引优化等操作。
2. 软件架构设计系统的软件架构应采用模块化设计，方便后续的维护和升级。
应采用微服务架构或云计算技术实现高可用性和弹性扩展能力。
同时，应确保系统的安全性和稳定性，防止数据泄露和系统故障等问题。
数据挖掘方法在航空安全中的使用教程与技巧航空安全是航空业运营中至关重要的一环，旨在确保乘客和机组成员的安全。
然而，航空行业涉及大量复杂的数据，如飞行数据、机场运营数据以及机械维护记录等。
利用数据挖掘技术，航空公司可以从海量的数据中发现潜在的安全风险和模式，提高安全性，确保飞行的顺利进行。
本文将讨论数据挖掘方法在航空安全中的使用教程与技巧，包括数据预处理、特征选择、聚类和分类等关键步骤。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的首要步骤。
在航空安全领域，数据来源复杂且常常包含噪声。
因此，在挖掘之前，需要对数据进行清洗、去重和缺失值处理。
这些步骤有助于提高后续挖掘过程的准确性。
此外，还应对数据进行规范化处理。
例如，将不同单位的数据转换为相同的尺度，以确保数据具有可比性。
这样做可以减少数据的偏差，提高挖掘结果的可靠性。
二、特征选择在航空安全中，选择合适的特征对于发现潜在的安全风险至关重要。
特征选择是指从大量可能的特征中选择出对挖掘目标有重要影响的特征。
为了确定重要特征，可以使用统计方法，如信息增益、相关性分析和卡方检验等。
这些方法可以帮助挖掘出与安全风险相关的关键特征，为后续的聚类和分类提供依据。
三、聚类聚类是将相似的数据样本分组成簇的过程。
在航空安全中，聚类可以帮助发现与一组特定条件相关的异常模式，从而识别潜在的安全问题。
常见的聚类算法包括k-means聚类、层次聚类和密度聚类等。
根据数据的特点和需求，选择适合的聚类算法，进行聚类分析，找出数据的内在结构和模式。
四、分类分类是一种将数据样本分配到预定义的类别中的过程。
在航空安全中，分类可以帮助将飞行数据与已知的异常模式进行比较，以便尽早发现可能的安全问题。
常用的分类算法包括决策树、神经网络和支持向量机等。
通过训练分类模型，可以将新的数据样本分类到已知的安全和非安全类别中，以便迅速做出决策和采取措施。
五、模型评估与优化数据挖掘模型的评估和优化是确保模型性能和准确性的关键步骤。
智慧机场大数据综合分析平台整体解决方案xx年xx月xx日•引言•大数据综合分析平台架构设计•智慧机场大数据应用场景•技术实现与实施方案目•案例分析和实际应用•总结与展望录01引言机场业务复杂性和多样性的增加信息化和智能化发展趋势提高机场运营效率和服务质量的需求背景和意义目标和价值实现机场运营数据的全面感知和实时监测提升机场的应急响应能力和安全保障水平提供数据分析和预测能力提高机场运营效率和服务质量方案范围和内容数据存储和管理数据可视化与交互系统部署与安全保障数据采集和处理数据分析和挖掘平台功能模块与集成010*********02大数据综合分析平台架构设计采用分布式、模块化、可伸缩的架构设计，包括数据采集、存储、预处理、分析和挖掘、可视化等模块。
层次结构平台架构包括数据源、数据采集与存储层、数据处理层、数据分析层、数据挖掘层、数据可视化层等层次。
架构设计架构概述VS数据来源支持多种数据源，如机场运营数据、航班数据、旅客数据、气象数据等。
数据采集采用ETL（抽取、转换、加载）技术，从各种数据源采集数据，并清洗、转换、整合数据。
数据存储使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）存储数据，支持大规模数据的存储和处理。
数据采集与存储数据预处理与整合数据清洗去除重复、无效、错误的数据，对缺失数据进行填充或忽略。
数据转换将不同格式或标准的数据进行转换，以适应后续分析的需要。
数据整合将多个来源的数据进行整合，构建统一的数据中心，提高数据质量。
数据分析和挖掘数据分析方法采用多种数据分析方法，如描述性统计、聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
要点一要点二数据挖掘算法使用各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络、支持向量机等，对数据进行深入挖掘。
模型应用将分析结果应用于业务场景，如航班预测、旅客行为分析、货物流转预测等。
要点三数据可视化与呈现数据可视化采用图表、图像等可视化工具，将数据分析结果以直观的方式呈现。
面向机场场区管理的数据挖掘系统朱小栋，樊重俊，杨坚争(上海理工大学信息管理与电子商务研究所，上海 200093)摘 要：机场场区的信息化建设滞后于飞行区和航站楼。
为此，针对机场场区管理信息系统，提出面向机场场区管理的商务智能理念，设计一种应用数据挖掘技术的机场场区数据挖掘系统，分析系统各个功能模块，通过应用实例，证明该系统可有效提高机场场区信息化建设程度。
关键词：场区管理；商务智能；数据挖掘；元数据管理Data Mining System for Airport Regional ManagementZHU Xiao-dong, FAN Chong-jun, YANG Jian-zheng(Institute of Information Management & Electronic Business, University of Shanghai for Science & Technology, Shanghai 200093, China) 【Abstract 】Considering the problem that information construction of outside region management develops slowly than the airport operation center and the terminal operation center, data mining technologies are applied into airport outside region management information systems. The airport region management oriented business intelligence is presented. An airport region data mining system is designed and each model is analyzed. The airport outside region management validates the efficiency of the system.【Key words 】regional management; business intelligence; data mining; metadata management DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.03.075计 算 机 工 程Computer Engineering 第38卷 第3期 V ol.38 No.3 2012年2月February 2012·工程应用技术与实现·文章编号：1000—3428(2012)03—0224—04文献标识码：A中图分类号：TP3111 概述机场运行中心(AOC)和航站楼运行中心(TOC)是上海机场集团目前运行成功的2个机场信息系统运营模式。
作为虹桥综合交通枢纽建设之一，外场管理中心(OMC)将与AOC 、TOC 共同实现虹桥机场“区域化管理，专业化支持”的运营管理构想。
飞行区的信息管理主要由AOC 中心负责，航站楼区的信息管理主要由TOC 中心负责，而机场场区信息管理主要由OMC 中心负责。
场区，也称外场，主要包括场区管理部和能源保障部等职能部门。
OMC 是场区的管理核心，OMC 平台主要负责对虹桥机场场区范围内的水务、供电、暖通、道路和安防等外场设施设备的生产运行、维修维护以及用户服务需求等实施统一的指挥、调度和监管。
对于OMC 管理者和虹桥机场领导层来说，与庞大复杂的数据报表和监控信息相比，能为机场带来经济效益、能够增强机场竞争力的宏观决策信息显得更有价值。
机场各专业系统布置的监测点个数以百计，在实时运行中，这些智能化设备将会产生大量的数据，同时各监测点年复一年地观测所采集和积累的数据是海量的，人工一般是很难理解这些数据及其关系的，更不用说及时地总结并进行预测。
本文从这些数据中了解设备的性能和运行状态，通过计算机自动实时地从产生的数据中抽取知识或规则，并利用获得的知识对即将进行的过程进行估计预测或根据已获得的知识对发生偏离的过程进行实时纠正，合理地安排调度计划，提高运营效率。
2 相关工作目前，国内外对机场信息系统的研究较多地表现在是针对信息系统集成问题的研究。
文献[1]认为在机场的各个信息系统的集成中，机场操作数据库起着至关重要的衔接和使能作用，作者将研究应用于布达佩斯费里海吉机场。
文献[2]探讨了面向中小型机场的运营管理信息系统的建设，以辅助运作效率的提高。
文献[3]以美国机场为例，建立以GIS 为基础的道面综合管理信息系统，提供比传统道面管理信息系统更丰富的管理功能。
文献[4]对机场跑道路面的建设、快速修复和加铺等工程技术做了较多的研究，该课题组对机场的道面管理信息系统建设，提出了应用地理信息系统GIS 的道面管理信息系统设计方案。
文献[5]中从系统工程的角度研究了机场信息系统的集成与规划问题。
虽然目前已有一些应用数据挖掘技术到机场的研究，但是仅仅是停留在采集机场某个特定专业的数据分析和挖掘，还缺少融入数据挖掘技术的决策支持系统的研究。
已有的研究包括：文献[6]研究利用数据挖掘技术进行了机场除冰活动的环境影响分析，并应用于全美第2大及世界第4大面积的达拉斯-沃斯堡国际机场。
该项研究中，除冰液和防冰液具有高浓度乙二醇可能导致增加接收水域的细菌繁殖，减少溶解氧。
研究利用数据挖掘的统计方法和决策树模型，评估溶解氧在机场的影响和承受水域的化学需氧量。
文献[7]应用数据挖掘技术到机场候机大厅的调查数据分析，建立了决策树模型，可据此制定针对不同客户群的营销策略。
文献[8]为伦敦希斯罗机场飞机跑道建立自动化决策支持系统，以找到最佳的顺序飞机起飞，该系统能够在繁忙时候显著改善飞机的离港序列。
然而到目前，针对机场基金项目：国家自然科学基金资助项目(70973079)；上海机场(集团)有限公司科研基金资助项目；上海市培养优秀青年教师基金资助项目(slg10010)；教育部大学生创新性实验计划基金资助项目(52-09-303-201)作者简介：朱小栋(1981－)，男，讲师、博士、CCF 会员，主研方向：数据工程，知识工程；樊重俊，教授；杨坚争，教授、博士生导师收稿日期：2011-07-29 E-mail ：zhuxd81@第38卷第3期 225朱小栋，樊重俊，杨坚争：面向机场场区管理的数据挖掘系统场区管理的数据挖掘系统研究还没有相关报道。
3 OMC数据挖掘系统3.1 OMC商务智能的理念本文提出面向机场场区管理的OMC商务智能的思想。
OMC商务智能是由OMC数据仓库、查询报表、联机事务分析、数据挖掘以及数据备份和恢复等组成的，以辅助虹桥机场OMC管理者和上层领导者决策为目的相关技术和应用。
3.2 OMC数据挖掘系统OMC数据挖掘系统OMC-DMS是在OMC管理信息系统平台上的深化。
它配备了专业数据分析员，融入了数据挖掘技术和工具，通过构建OMC数据仓库、联机分析处理OLAP 和数据挖掘等阶段过程，从大量的专业数据报表、监控信息中发现隐藏的潜在的有价值的知识或者规则，用这些知识和规则辅助OMC管理者和机场领导者进行决策。
图1给出了OMC数据挖掘系统的数据层次。
OLAP分析图1 OMC数据挖掘系统的数据层次图1中的白色箭头表示过程，灰色图形均与数据有关，包括各子专业数据、数据仓库、预测模型和元数据。
OMC- DMS分为3层，即数据采集层、数据存储层、数据展现层，各层包含的数据如图1所示。
将OMC数据挖掘系统OMC- DMS的实现过程分为异构数据源采集、ETL过程、OMC数据仓库、OLAP、数据挖掘、预测模型、元数据管理和数据安全管理等8个关键技术和过程。
下面详细地分析OMC-DMS 的实现过程。
3.2.1 异构数据源采集数据异构性是OMC管理信息系统平台的一个特征。
OMC信息系统平台的数据采集包括了5个专业子系统的采集数据，由于它们来自不同的领域，专业背景不同，在OMC 信息化建设之前，存在各自为政、各司其职，不能深入分析处理的局限性。
各个专业子系统采集的数据作为OMC-DMS 的基础，在此基础上通过ETL过程、OLAP和数据挖掘等过程进行深入的分析和处理。
3.2.2 ETL过程ETL负责将分布的、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到OMC数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
ETL是构建OMC数据仓库非常重要的一环，它是承前启后必要的一步。
ETL作为OMC商务智能的核心和灵魂之一，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施OMC数据仓库的重要步骤。
ETL规则设计和实施的工作量约占OMC数据挖掘系统项目的60%~80%。
3.2.3 OMC数据仓库OMC数据仓库是在OMC-DMS的中间层上，起着数据存储的功能。
OMC数据仓库是面向机场OMC决策支持的、集成的、随时间变化并且非易失的数据集合。
OMC数据仓库不是对5个专业子系统数据的简单集成，而需要通过ETL过程，建立健全、稳定、安全的数据库，数据库之间的关联关系清晰明确，对OMC数据仓库还要求索引功能强大，便于多个专业子系统数据库之间的联系。
在建立OMC数据仓库时，要充分调研OMC管理者和机场领导者所需要的预测信息，据此建立合理的数据仓库模型，如关系模型和维度模型等，为上层的OLAP过程和数据挖掘过程做好基础。
3.2.4 OLAP分析OMC数据挖掘系统OMC-DMS使用OLAP分析有关电力、水务、暖通、道路和安防的聚集信息。
OLAP的数据模式分为数据库模式和立方体模式，立方体是多维的数据库，每个维包含许多成员。
目前，可采用Microsoft SQL Server 2005的OLAP Services实现OLAP的服务功能，其他公司如Sun公司和Oracle公司2009年联手推出的最新OLAP软硬件一体化解决方案Exadata2可以作为OLAP的选择。
3.2.5 数据挖掘在OMC的电力方面，为了节省电能，传统的方式是通过对电力供应和运行的报表数据进行人工分析，找到电力使用的低峰值和低峰时段，然后人工地停掉一路电。
实际上，采集电力专业的数据，并集成到OMC数据仓库中，再使用数据挖掘技术和工具进行数据分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息。
例如，“电力负荷处于峰谷”→“时段处于凌晨3点半到4点半之间”，如果分析并发现这样的隐藏规则或者知识，则可以将它作为预测模型的规则，指导将来的电力供应，即可以设置在凌晨3点半自动停掉一路电力供应，而在凌晨4点半自动恢复全部线路的电力供应。
