ARIMA乘积季节模型及其在航班延误时间分析中的应用

本文研究乘积季节模型在航班延误时间分析与预测方面的应用,并深入探讨了提高模型拟合与预测的准确性及针对具体问题的适用性。在统计并初步分析2005年1月至2009年12月的月度数据的基础上,首先采用差分方法对数据进行平稳化处理,然后应用Box-Jenkins建模方法,通过模型的识别、定阶和参数估计等步骤拟合ARIMA模型并通过适应性检验,最后以2010年1月至2010年5月月度数据为预测样本进行预测,并根据具体问题特性及历史事件反复修正了模型参数,根据实际数据检验,模型拟合与预测效果良好。