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航空业智能航班调度与客流分析系统

TOC\o1-2\h\u15742第1章引言 3

75681.1研究背景与意义 3

21881.2研究内容与目标 3

161151.3研究方法与结构安排 4

10971第二章：综述国内外相关研究，分析航班调度与客流分析的发展现状和存在的问题； 4

6714第三章：研究航班调度与客流分析的关联性，提出智能航班调度与客流分析相结合的方法； 4

20869第四章：构建基于大数据和人工智能技术的航班调度与客流分析模型； 4

32606第五章：设计航班调度与客流分析系统，进行实证分析和有效性验证； 4

3804第六章：总结研究成果，提出未来研究方向。 4

6322第2章航空业发展概况 4

20282.1全球航空业发展现状 4

130532.2我国航空业发展现状与趋势 4

109422.3航空公司运营面临的挑战与机遇 5

28434第3章智能航班调度系统 5

71693.1航班调度基本概念与流程 5

290303.1.1航班调度的定义 5

160763.1.2航班调度的目标 6

18603.1.3航班调度流程 6

39863.2智能航班调度方法 6

139473.2.1概述 6

49843.2.2常用智能航班调度方法 6

50633.3航班调度算法及优化 6

265503.3.1航班调度算法概述 6

238783.3.2常用航班调度算法 6

63143.3.3航班调度算法优化方向 6

431第4章客流分析系统 7

263024.1客流分析的意义与内容 7

169364.1.1意义 7

39284.1.2内容 7

194384.2客流数据采集与预处理 7

88094.2.1数据采集 7

205314.2.2数据预处理 7

290154.3客流分析方法与模型 8

50754.3.1描述性分析 8

190314.3.2关联分析 8

322124.3.3预测模型 8

29294.3.4优化模型 8

8912第5章数据挖掘技术在航班调度与客流分析中的应用 8

129925.1数据挖掘技术概述 8

319255.2航班调度数据挖掘方法 9

321835.2.1关联规则挖掘 9

147205.2.2聚类分析 9

305665.2.3时间序列分析 9

84175.3客流分析数据挖掘方法 9

56565.3.1分类与预测 9

204565.3.2聚类分析 9

191445.3.3关联规则挖掘 9

171945.3.4旅客路径分析 10

14643第6章机器学习在航班调度与客流分析中的应用 10

110066.1机器学习技术概述 10

178176.2航班调度机器学习算法 10

89046.2.1航班计划优化算法 10

198186.2.2航班动态调整算法 10

274956.2.3航班风险评估算法 10

190566.3客流分析机器学习算法 10

26266.3.1旅客分类算法 11

236086.3.2客座率预测算法 11

311096.3.3航线优化算法 11

20929第7章智能航班调度与客流分析系统集成 11

152507.1系统集成架构与设计 11

240047.1.1架构概述 11

293617.1.2数据层设计 11

128127.1.3服务层设计 11

265007.1.4应用层设计 11

252707.1.5展示层设计 12

316857.2系统功能模块划分与实现 12

144207.2.1航班调度模块 12

134077.2.2客流分析模块 12

41697.2.3航空公司运营分析模块 12

73907.3系统运行效果评估 12

94277.3.1评估指标 12

60877.3.2评估结果 12

8865第8章案例分析与实证研究 12

26568.1航班调度案例分析 13

245568.1.1航班调度背景 13

20188.1.2智能航班调度系统应用 13

269768.1.3案例分析 13

325708.2客流分析案例分析 13

315858.2.1客流分析背景 13

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