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民航客运量预测方法研究综述
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作者 徐海文 令海龙 夏思薇 《科技和产业》 2024年第13期133-143,共11页
为了提升民航运行效率、准确预测客运量,促进其可持续发展,采用分类学方法将民航客运量预测方法划分为传统统计学、机器学习、组合模型3大类。详述各类方法的改进原理、效果和应用,通过数据处理、权重调整、参数优化和结构改进提高准确... 为了提升民航运行效率、准确预测客运量,促进其可持续发展,采用分类学方法将民航客运量预测方法划分为传统统计学、机器学习、组合模型3大类。详述各类方法的改进原理、效果和应用,通过数据处理、权重调整、参数优化和结构改进提高准确性,并总结组合模型相对单一模型的优势。实证研究结果表明,组合预测模型相较于单一模型具有更高的准确性,并指出结合人工智能和大数据技术的发展趋势,构建优秀的组合预测模型将是提高准确性的潜在研究方向。 展开更多
关键词 民航客运量 时间序列预测 机器学习 神经网络 组合预测
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