【摘要】：作為國民經(jīng)濟和社會發(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量都穩(wěn)步增長.民航旅客運輸量直接影響機場的建設(shè)、飛機的采購和航線的規(guī)劃發(fā)展等.因此,為了使航空事業(yè)在我國國民經(jīng)濟發(fā)展中充分發(fā)揮作用,促進航空客運建設(shè)快速、高效發(fā)展,同時,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量的信息,因此本文引入組合模型的方法對數(shù)據(jù)進行研究與預(yù)測.為了提高對民航客運量的預(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,季節(jié)性自回歸求和移動平均模型以及溫特斯線性指數(shù)平滑模型對民用航空客運量進行預(yù)測,并使用平均相對誤差以及均方根誤差對每個單一模型進行分析后,利用各個單一模型對2019年1月至2019年6月的民航客運量進行外推預(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)測模型對三個單一模型的測試樣本分別進行組合,發(fā)現(xiàn)每種組合模型的平均相對誤差以及均方根誤差均小于單一模型.為進一步提高對民航客運量的預(yù)測精度,引入基于IOWA算子的組合模型.由于對每一個單一模型來說,在不同時刻模型預(yù)測的精度不同,因而在單一模型的不同時刻賦予相同權(quán)重是不合適的,而IOWA算子可以將同一時刻的單一模型預(yù)測結(jié)果排序,從而達到有序賦權(quán)的結(jié)果.通過對我國民航客運量的分析和預(yù)測,比較各個模型的預(yù)測結(jié)果,發(fā)現(xiàn)基于IOWA算子的組合模型對民航客運量預(yù)測有較高精度,具有一定的實用性,對中國民用航空業(yè)的發(fā)展可以起到一定引導(dǎo)作用.
【圖文】：

VM 模型進行對比后發(fā)現(xiàn),組合模型對于風(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) 模型對分解的各序列進行預(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,對進行更好的分析,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.航客運量介紹

真實驗與結(jié)果分析仿真結(jié)果是在 R3.4.0 環(huán)境下編程實現(xiàn)的.圖 2.1 支持向量回歸機預(yù)測過程Fig.2.1 Support vector regression machine prediction process.1表示支持向量回歸機對民航客運量進行預(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F224;F562

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本文編號：2621777