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民航客运量预测方法研究综述
1
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。
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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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题名
民航客运量预测方法研究综述
1
作者
徐海文
令海龙
夏思薇
机构
中国民用航空飞行学院理学院
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
出处
《科技和产业》
2024年第13期133-143,共11页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(PHD2023-054)。
文摘
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。
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
Keywords
civil aviation passenger traffic
time series forecasting
machine learning
neural network
combined forecasting
分类号
U8 [交通运输工程]
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作者
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1
民航客运量预测方法研究综述
徐海文
令海龙
夏思薇
《科技和产业》
2024
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