基于组合预测模型的航空货运吞吐量预测研究

目前对于机场货运吞吐量的预测方法不尽合理,导致预测与实际情况差别较大,为此本文提出将内在影响因素融入组合预测模型,从而对航空货物运输进行预测,使得预测结果更加接近实际情况。本文以香港国际机场为背景,运用Shapley值法将BP神经网络和灰色理论预测模型进行组合,对其航空货运吞吐量进行了实证研究,并将此预测方法推广应用于其他机场的预测。