摘要
根据空运市场需求时间序列的季节性、趋势性及随机扰动性的特点,利用随机过程和时间序列分析手段,建立了空运市场需求预测的自适应平滑模型,并利用卡尔曼滤波法解决了模型参数的动态估计问题。
Based on random process theorx and time series analxsis the paper advances an adaptive smoothing model suiting seasonalitx trends and randomness of air traffic series. The Kalman filter technique can be applied to get the model coefficients dxnamicallx.
出处
《中国民航学院学报》
2001年第2期5-7,37,共4页
Journal of Civil Aviation University of China