【摘要】：作為國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要行業(yè)之一,民用航空業(yè)在近年來發(fā)展迅速,每年的民用航空客運(yùn)量都穩(wěn)步增長.民航旅客運(yùn)輸量直接影響機(jī)場的建設(shè)、飛機(jī)的采購和航線的規(guī)劃發(fā)展等.因此,為了使航空事業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中充分發(fā)揮作用,促進(jìn)航空客運(yùn)建設(shè)快速、高效發(fā)展,同時(shí),為民航企業(yè)的管理等相關(guān)工作提供科學(xué)依據(jù),民用航空運(yùn)輸交通的研究與預(yù)測顯得不容忽視.由于單一模型不能完全反映民用航空客運(yùn)量的信息,因此本文引入組合模型的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究與預(yù)測.為了提高對(duì)民航客運(yùn)量的預(yù)測精度,本文分別利用R、Eviews、SPSS等工具,采用支持向量回歸機(jī),季節(jié)性自回歸求和移動(dòng)平均模型以及溫特斯線性指數(shù)平滑模型對(duì)民用航空客運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測,并使用平均相對(duì)誤差以及均方根誤差對(duì)每個(gè)單一模型進(jìn)行分析后,利用各個(gè)單一模型對(duì)2019年1月至2019年6月的民航客運(yùn)量進(jìn)行外推預(yù)測.然后分別使用等權(quán)重法、簡單加權(quán)平均法、方差倒數(shù)法、均方誤差倒數(shù)法、優(yōu)勢矩陣法和基于誤差平方和最小的組合預(yù)測模型對(duì)三個(gè)單一模型的測試樣本分別進(jìn)行組合,發(fā)現(xiàn)每種組合模型的平均相對(duì)誤差以及均方根誤差均小于單一模型.為進(jìn)一步提高對(duì)民航客運(yùn)量的預(yù)測精度,引入基于IOWA算子的組合模型.由于對(duì)每一個(gè)單一模型來說,在不同時(shí)刻模型預(yù)測的精度不同,因而在單一模型的不同時(shí)刻賦予相同權(quán)重是不合適的,而IOWA算子可以將同一時(shí)刻的單一模型預(yù)測結(jié)果排序,從而達(dá)到有序賦權(quán)的結(jié)果.通過對(duì)我國民航客運(yùn)量的分析和預(yù)測,比較各個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果,發(fā)現(xiàn)基于IOWA算子的組合模型對(duì)民航客運(yùn)量預(yù)測有較高精度,具有一定的實(shí)用性,對(duì)中國民用航空業(yè)的發(fā)展可以起到一定引導(dǎo)作用.
【圖文】：

VM 模型進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn),組合模型對(duì)于風(fēng)速數(shù)據(jù)的預(yù)測誤差更小.Huousinho, Víctor Manuel Fernandes Mendes, Jo o Paulo da Silva Catal o[11]算法來優(yōu)化自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng) (Adaptive-Network based Fuzzy ANFIS),得到組合模型.Wenyu Zhang, Jujie Wang, Jianzhou Wang, Zengian[12]提出通過季節(jié)判斷法將數(shù)據(jù)集分解為趨勢部分和季節(jié)部分,再通過nction Neural Network, RBFNN) 模型對(duì)分解的各序列進(jìn)行預(yù)測.Hassennoudjit[13]中提出通過多結(jié)構(gòu)系統(tǒng),即用不同回歸算法進(jìn)行組合的模型,的方法處理原始數(shù)據(jù),預(yù)測效果良好.Sheng Chen, Lin Ye, Gengwu Zhaijun Dong, Chao Dai[14]提出通過馬爾可夫方法和灰度模型 (Grey Mod來得到最終的預(yù)測值.的組合模型適用于不同的領(lǐng)域,為了避免選擇組合模型的不確定性,對(duì)進(jìn)行更好的分析,需要根據(jù)不同的領(lǐng)域建立相應(yīng)的組合模型并不斷優(yōu)預(yù)測結(jié)果.航客運(yùn)量介紹

真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析仿真結(jié)果是在 R3.4.0 環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)的.圖 2.1 支持向量回歸機(jī)預(yù)測過程Fig.2.1 Support vector regression machine prediction process.1表示支持向量回歸機(jī)對(duì)民航客運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測的過程,通過網(wǎng)格搜索法得到值為 C 2896.309, 0.0002125368, 0.01.結(jié)果如圖 2.2 所示.訓(xùn)練樣本SVR學(xué)習(xí)模型SVR預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果網(wǎng)格搜索法 測試樣本
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F224;F562

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 梁武超;王穎;賈廷威;;基于三次指數(shù)平滑模型的快遞行業(yè)顧客抱怨對(duì)策研究[J];今日財(cái)富(中國知識(shí)產(chǎn)權(quán));2017年03期

2 鄧超風(fēng);;指數(shù)平滑模型探討[J];中國水運(yùn)(學(xué)術(shù)版);2006年09期

3 黃澤榮，許劉俊;指數(shù)平滑模型功能分析[J];統(tǒng)計(jì)與預(yù)測;1996年04期

4 吳風(fēng)平，，劉瑋斌;指數(shù)平滑模型的新構(gòu)思[J];河海大學(xué)學(xué)報(bào);1994年06期

5 謝小山;陳彥恒;梁斐;;指數(shù)平滑模型在鐵路客運(yùn)量預(yù)測中的運(yùn)用[J];青春歲月;2013年08期

6 周炳飛;;動(dòng)態(tài)指數(shù)平滑模型預(yù)測及應(yīng)用[J];哈爾濱師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2013年04期

7 汪選勝;;改進(jìn)的三次指數(shù)平滑模型在交通優(yōu)化中的研究與應(yīng)用[J];機(jī)械制造與自動(dòng)化;2012年04期

8 呂金濤;;基于指數(shù)平滑模型的我國天然氣消費(fèi)量預(yù)測[J];商場現(xiàn)代化;2012年25期

9 譚躍生;劉慶;傅晨陽;;動(dòng)態(tài)指數(shù)平滑模型在校園網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中的研究[J];內(nèi)蒙古科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年04期

10 趙洪賓,陳兵,伍悅濱;給水管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的研究[J];給水排水;2001年10期

相關(guān)會(huì)議論文 前7條

1 王夢東;劉敏;;指數(shù)平滑模型在能源消費(fèi)總量預(yù)測中的應(yīng)用[A];長江三峽庫區(qū)蓄水與航路航法論文集[C];2007年

2 馬雋;肖建華;艾華;王洪斌;;基于指數(shù)平滑模型預(yù)測禽霍亂發(fā)病的初步研究[A];中國畜牧獸醫(yī)學(xué)會(huì)信息技術(shù)分會(huì)第十二屆學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2017年

3 苗開超;胡學(xué)鋼;徐建鵬;琚書存;;指數(shù)平滑模型在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測中的應(yīng)用[A];全國第20屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議(CACIS·2009)暨全國第1屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊）[C];2009年

4 賈雨文;武義青;;指數(shù)平滑模型的時(shí)間延遲及矯正[A];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第13卷）[C];2012年

5 劉翠;李冠峰;;我國專用汽車未來發(fā)展趨勢預(yù)測與分析[A];第六屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2009年

6 鞠金艷;王金武;王金峰;;2009～2015年黑龍江省農(nóng)機(jī)總動(dòng)力定量預(yù)測[A];紀(jì)念中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)成立30周年暨中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)年會(huì)（CSAE 2009）論文集[C];2009年

7 王有良;周文國;;基于時(shí)間序列的基坑水平變形預(yù)測模型[A];《測繪通報(bào)》測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張蕾;基于組合模型的民航客運(yùn)量預(yù)測研究[D];遼寧師范大學(xué);2019年

2 高曉輝;灰色指數(shù)平滑模型及其在空氣質(zhì)量預(yù)測中的應(yīng)用[D];河北工程大學(xué);2019年

3 張麗;基于動(dòng)態(tài)指數(shù)平滑模型的糧食價(jià)格預(yù)測方法研究[D];河南工業(yè)大學(xué);2011年

4 苗開超;基于指數(shù)平滑模型的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

5 王大偉;基于一次指數(shù)平滑模型的P2P負(fù)載均衡機(jī)制研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

6 楊佳潔;高層建筑變形監(jiān)測精度分析研究[D];內(nèi)蒙古師范大學(xué);2012年

7 湯云;應(yīng)用灰色理論預(yù)測病毒性肝炎發(fā)病情況研究[D];第三軍醫(yī)大學(xué);2009年

8 艾華;基于指數(shù)平滑模型的禽霍亂發(fā)病預(yù)測模型的研究[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

9 李奇;一種基于時(shí)間序列指數(shù)平滑的決策支持算法的研究[D];燕山大學(xué);2007年

10 齊雪雯;風(fēng)速分布預(yù)測的指數(shù)平滑模型及其在配電網(wǎng)可靠性中的應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2621777