CN108921388B - 一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,包括客户端和服务端,所述客户端包括:用于跟踪机场业务量及增长趋势、分析枢纽机场的航班安排是否合理的机场业务量监控模块;用于分析机场的整体运力及各航司运力投入占比的运力分析模块;用于分析机场的正常性的航班正常性分析模块;用于找出问题航线或者航班的航班运营分析模块;用于找出资源利用率低的航线或者航班的资源利用率分析模块;用于验证用户登录信息和退出的用户登录模块;所述服务端包括账号管理模块、角色管理模块和日志管理模块。本发明能够分析民航市场需求,时刻把控机场情况以满足市场需求,为机场决策提供更好的支持。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,属于民航信息技术领域。
背景技术
近几年航空运输发展迅猛,航线网络覆盖范围不断扩大,机场航班量、吞吐量和投入运力快速增长,近年来中国机场业更是风起云涌,在这波澜壮阔的发展过程中,各个机场需要采取适当的战略措施,来提升自己满足市场需求的能力。为了更好的进行决策,机场需要以大数据统计分析为基础,以数据平台与数据报告形式,从机场业务量、机场运力、航班正常性、航班运营、资源利用率多个方面监控与分析机场发展情况;因此,迫切需要一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,来实现这个需求。
发明内容
本发明正是针对现有技术存在的不足,提供一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,能够分析民航市场需求,时刻把控机场情况以满足市场需求,为机场决策提供更好的支持。
为解决上述问题,本发明所采取的技术方案如下:
一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,包括客户端和服务端,所述客户端包括:
用于实时跟踪机场业务量、监控机场业务量在设定时间段内的增长趋势、以及分析枢纽机场的航班安排是否合理的机场业务量监控模块;
用于分析机场的整体运力,并分析机场各航司运力投入占比以及航线中各航司运力投入占比的运力分析模块;
用于分析机场的正常性,找出不正常航班的航班正常性分析模块;
用于分析航线和航班客座率,找出问题航线或者航班的航班运营分析模块;
用于找出资源利用率低的航线或者航班的资源利用率分析模块;
用于验证用户登录信息和退出的用户登录模块;
所述服务端包括:
用于新增、修改用户信息的账号管理模块;
用于新增修改角色信息的角色管理模块;
用于记录所有用户对各个功能的操作日志信息的日志管理模块。
作为上述技术方案的改进,所述机场业务量监控模块包括以下子模块:
时刻航班量分析,以获取机场运行当天各个时刻的计划航班量与执行航班量走势;
历史业务量趋势监控,以获取周期内机场整体业务量展示、以及各业务量日趋势与同比趋势;
枢纽机场指标监控,以获取查询航司的小时进出港航班安排情况,并展现本机场以及同级别的千万级机场的整体和分类连通性。
作为上述技术方案的改进,所述运力分析模块包括以下子模块:
整体运力分析,以获取机场航班总量、座位总数、可利用万座公里的日趋势和小时趋势;
航司运力分析,以获取各航司的运力占比趋势图;
航线运力分析,以获取航线中各个航司运力占比趋势图。
作为上述技术方案的改进,所述航班正常性分析模块包括以下子模块:
机场放行正常率,以获取本机场和对比机场各个航司的延误时长、取消航班量、备降、返航航班量趋势,机场放行正常率日趋势;
航线放行正常率,以获取航线中各个航司延误时长、取消航班量、备降、返航航班量趋势,航线中航班放行正常率日趋势。
作为上述技术方案的改进,所述航班运营分析模块包括以下子模块:
航线客座率分析,以获取查询航线客座率走势、航线中各个航班的客座率走势;
同市场不同航线对比分析,以获取分别展现本机场与对比机场的航线整体客座率,以及航班客座率对比。
作为上述技术方案的改进,所述资源利用率分析模块包括以下子模块:
时刻资源利用率,以获取各个航司的时刻资源利用率、各个航线的时刻资源利用、以及各个航班的资源利用率;
过夜机位资源利用率,以获取各个航司的过夜机位资源利用率分布以及过夜飞机执行航班往返机场的平均架次。
作为上述技术方案的改进,所述账号管理模块中的用户信息包括:手机号、真实姓名、角色、性别、身份证号、公司、岗位、主机场以及对比机场。
作为上述技术方案的改进,所述角色管理模块中的角色信息包括:角色名称、角色所拥有的系统模块权限。
作为上述技术方案的改进,所述日志管理模块中的日志信息包括:操作人、操作内容、操作结果、操作日期、以及关键字查询功能。
本发明与现有技术相比较,本发明的实施效果如下:
本发明所述的一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,以数据平台与数据报告形式,从机场业务量、机场运力、航班正常性、航班运营、资源利用率多个方面监控与分析机场发展情况;能够分析民航市场需求,时刻把控机场情况以满足市场需求,为机场决策提供更好的支持。
附图说明
图1为本发明所述的一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统的架构示意图。
具体实施方式
下面将结合具体的实施例来说明本发明的内容。
如图1所示,为本实施例提供的一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统的架构示意图。
本实施例所提供的一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,主要由客户端和服务端组成。
1、客户端由机场业务量监控模块、运力分析模块、航班正常性分析模块、航班运营分析模块、资源利用率分析模块、用户登录模块构成。
1.1、机场业务量监控模块,用于实时跟踪机场业务量,实时把握机场运行当天小时计划航班量和小时执行航班量等,掌握机场运行情况;另外,可从天、月、年等维度查看机场进、出港航班量,旅客吞吐量和旅客周转量等增长趋势,时刻监控机场业务量;同时,针对枢纽机场建设,可以分析基地航司在机场的航班波建设,以及机场的连通性。有三个子模块:时刻航班量分析、历史业务量趋势监控、枢纽机场指标监控。
1.1.1、时刻航班量分析,主要用于分析机场运行情况,包括计划航班量、实际执行航班量等,对当日运行情况进行跟踪,时刻监控机场运行情况。主要指标是小时计划航班量与小时执行航班量,展现形式为机场运行当天各个时刻的计划航班量与执行航班量走势。
1.1.2、历史业务量趋势跟踪,主要用于查看本机场和对比机场进、出港航班量,旅客吞吐量和旅客周转量等增长趋势,时刻监控机场业务量,查询条件:时间(开始时间-结束时间);主要指标:执行航班量、旅客吞吐量、旅客周转量;展现形式:周期内机场整体业务量展示、各业务量日趋势与同比趋势。
1.1.3、枢纽机场指标监控,主要用于分析最近一周各个航司在机场的航班波构建情况以及千万级机场连通性对比,分析机场的航班安排是否合理。查询条件:航班波和航司;主要指标:航班波(各航司24小时进出港量)、连通性(展示千万级机场的连通性、整体、国内到国内,国内到国际的连通性);展现形式:展现查询航司的小时进出港航班安排情况、展现本机场以及同级别的千万级机场的整体与各类(国内-国内、国内-国际)连通性。
1.2、运力分析模块用于分析机场的整体运力,包括航班总量、可利用座位数、可利用座公里;分析机场各航司运力投入占比以及航线中各航司运力投入占比。有三个子模块:整体运力分析、航司运力分析、航线运力分析。
1.2.1、整体运力分析,用于分析本机场和对比机场的整体运力投入,查询条件:时间(开始时间-结束时间);展现形式:机场运力的整体情况,航班总量、座位总数、可利用万座公里的日趋势分析和小时趋势。
1.2.2、航司运力分析,用于分析各个航司在本机场和对比机场的投入占比,查询条件:时间(开始时间-结束时间)、航司、航班类型;展现形式:各航司的运力占比趋势图。
1.2.3、航线运力分析,用于分析航线中各航司运力占比,查询条件:时间(开始时间—结束时间)、航线(出发机场、到达机场);展现形式:航线中各个航司运力占比趋势图。
1.3、航班正常性分析模块主要从机场、航司、航线、航班等不同纬度分析机场的正常性,找出不正常航班,辅助机场提高机场正常率。有两个子模块:机场放行正常率、航线放行正常率。
1.3.1、机场放行正常率,查询条件:时间(开始时间-结束时间);查询指标:正常率(参考民航局口径)、延误时长、取消航班量、备降、返航航班量;展现形式:本机场和对比机场各个航司的延误时长、取消航班量、备降、返航航班量趋势,机场放行正常率日趋势。
1.3.2、航线放行正常率,查询条件:时间(开始时间-结束时间)、航线(出发机场-到达机场);查询指标:正常率(参考民航局口径)、延误时长、取消航班量、备降、返航航班量;展现形式:航线中各个航司延误时长、取消航班量、备降、返航航班量趋势,航线中航班放行正常率日趋势。
1.4、航班运营分析模块主要分析航线和航班客座率,找出问题航线或者航班。有两个子模块航线客座率分析、同市场不同航线对比分析。
1.4.1、航线客座率分析,查询条件:时间(开始时间-结束时间)、航线(出发地—目的地);查询指标:客座率;展现形式:展现查询航线客座率走势;展现航线中各个航班的客座率走势,分析航线中各个航班的运营情况。
1.4.2、同市场不同航线对比分析,用于展示本机场与对比机场的航线整体客座率走势,查询条件:时间(开始时间-结束时间)、对比机场;查询指标:客座率;展现形式:分别展现本机场与对比机场的航线整体客座率,以及航班客座率对比。
1.5、资源利用率分析模块主要帮助机场找出资源利用率低的航线或者航班,疏解航班,使得机场资源利用最大化。有两个子模块:时刻资源利用率、过夜机位资源利用率。
1.5.1、时刻资源利用率,查询条件:时间(周、月);查询指标:资源利用率;展现形式:展示各个航司的时刻资源利用率、各个航线的时刻资源利用、各个航班的资源利用率。
1.5.2、过夜机位资源利用率,查询条件:时间(开始时间-结束时间);查询指标:过夜机位资源利用率;展现形式:展现各个航司的过夜机位资源利用率分布以及过夜飞机执行航班往返机场的平均架次。
1.6、用户登录模块,用于验证用户登录信息和退出。
所述用户登录可以使用“飞常准”系统已有账号直接登录本系统,“飞常准”为现有技术中一款专业的航班出行服务APP,本系统会从“飞常准”系统带入个人信息保存到本系统服务端的账号管理中。
2、服务端由账号管理模块、角色管理模块、日志管理模块构成。
2.1、账号管理模块,用于新增、修改用户信息,用户信息包括:手机号、真实姓名、角色、性别、身份证号、公司、岗位、主机场、对比机场。
上述账号管理中的主机场即为本机场,本机场只有一个,对比机场可以设置多个,设了对比机场,除了可以查看本机场的数据分析,还可以查看对比机场的数据分析。
2.2、角色管理模块,用于新增修改角色,角色信息包括角色名称,角色所拥有的系统模块权限。
2.3、日志管理模块,用于记录所有用户对各个功能的操作日志,日志信息包括:操作人、操作内容、操作结果、操作日期、以及关键字查询功能。
具体地,本系统在根据日期查询时,日期默认当前一周,可以重新输入开始日期和结束日期进行统计分析。
以上内容是结合具体的实施例对本发明所作的详细说明,不能认定本发明具体实施仅限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明保护的范围。
Claims (4)
1.一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,其特征是,包括客户端和服务端,所述客户端包括:
用于实时跟踪机场业务量、监控机场业务量在设定时间段内的增长趋势、以及分析枢纽机场的航班安排是否合理的机场业务量监控模块;所述机场业务量监控模块包括以下子模块:
时刻航班量分析,以获取机场运行当天各个时刻的计划航班量与执行航班量走势;
历史业务量趋势监控,以获取周期内机场整体业务量展示、以及各业务量日趋势与同比趋势;
枢纽机场指标监控,以获取查询航司的小时进出港航班安排情况,并展现本机场以及同级别的千万级机场的整体和分类连通性;
用于分析机场的整体运力,并分析机场各航司运力投入占比以及航线中各航司运力投入占比的运力分析模块;所述运力分析模块包括以下子模块:
整体运力分析,以获取机场航班总量、座位总数、可利用万座公里的日趋势和小时趋势;
航司运力分析,以获取各航司的运力占比趋势图;
航线运力分析,以获取航线中各个航司运力占比趋势图;
用于分析机场的正常性,找出不正常航班的航班正常性分析模块;所述航班正常性分析模块包括以下子模块:
机场放行正常率,以获取本机场和对比机场各个航司的延误时长、取消航班量、备降、返航航班量趋势,机场放行正常率日趋势;
航线放行正常率,以获取航线中各个航司延误时长、取消航班量、备降、返航航班量趋势,航线中航班放行正常率日趋势;
用于分析航线和航班客座率,找出问题航线或者航班的航班运营分析模块;所述航班运营分析模块包括以下子模块:
航线客座率分析,以获取查询航线客座率走势、航线中各个航班的客座率走势;
同市场不同航线对比分析,以获取分别展现本机场与对比机场的航线整体客座率,以及航班客座率对比;
用于找出资源利用率低的航线或者航班的资源利用率分析模块;所述资源利用率分析模块包括以下子模块:
时刻资源利用率,以获取各个航司的时刻资源利用率、各个航线的时刻资源利用、以及各个航班的资源利用率;
过夜机位资源利用率,以获取各个航司的过夜机位资源利用率分布以及过夜飞机执行航班往返机场的平均架次;
用于验证用户登录信息和退出的用户登录模块;
所述服务端包括:
用于新增、修改用户信息的账号管理模块;
用于新增修改角色信息的角色管理模块;
用于记录所有用户对各个功能的操作日志信息的日志管理模块。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,其特征是,所述账号管理模块中的用户信息包括:手机号、真实姓名、角色、性别、身份证号、公司、岗位、主机场以及对比机场。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,其特征是,所述角色管理模块中的角色信息包括:角色名称、角色所拥有的系统模块权限。
4.如权利要求1所述的一种基于大数据统计分析的机场决策支持系统,其特征是,所述日志管理模块中的日志信息包括:操作人、操作内容、操作结果、操作日期、以及关键字查询功能。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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