準(zhǔn)確的民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)結(jié)果是進(jìn)行民航交通規(guī)劃與管理的主要依據(jù)之一。論文旨在通過(guò)對(duì)民航客運(yùn)量的特點(diǎn)進(jìn)行研究,尋找提高預(yù)測(cè)精度的途徑。論文首先對(duì)我國(guó)民航客運(yùn)量發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了研究,并從宏觀和微觀兩方面分析了影響民航客運(yùn)量的相關(guān)因素,在此基礎(chǔ)上,闡述了民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)的特點(diǎn),并對(duì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了分析。其次對(duì)民航客運(yùn)量的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了分析和比較�；疑碚撛诮鉀Q貧信息、不確定性問(wèn)題方面具有明顯的優(yōu)勢(shì),適合民航客運(yùn)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。論文用灰色理論模型對(duì)民航客運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)模型存了一些不可忽視的缺點(diǎn),使得預(yù)測(cè)誤差相對(duì)較大。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意程度逼近任意連續(xù)函數(shù),而且由于其超強(qiáng)的適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力,很適合非線性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)問(wèn)題。論文利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)民航客運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè),由于小樣本和原始數(shù)據(jù)不光滑等問(wèn)題,使得預(yù)測(cè)的誤差也相對(duì)較大。論文分別指出了灰色理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn),并利用它們的優(yōu)點(diǎn)對(duì)民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了優(yōu)化,形成灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。在此基礎(chǔ)上,論文提出了灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立的思想與流程,對(duì)模型建立過(guò)程中的輸入/輸出數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布系數(shù)的確定以及預(yù)測(cè)結(jié)果檢驗(yàn)等關(guān)... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 論文研究的背景和意義
        1.1.1 論文研究的背景
        1.1.2 論文研究的意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要工作
2 民航客運(yùn)量發(fā)展趨勢(shì)及影響因素分析
    2.1 我國(guó)民航客運(yùn)量發(fā)展趨勢(shì)
        2.1.1 我國(guó)民航客運(yùn)量發(fā)展趨勢(shì)
        2.1.2 我國(guó)民航運(yùn)輸發(fā)展階段分析
    2.2 民航客運(yùn)量的相關(guān)影響因素分析
        2.2.1 宏觀經(jīng)濟(jì)因素分析
        2.2.2 微觀經(jīng)濟(jì)因素
    2.3 影響因素的選取
3 民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)方法的分析與選擇
    3.1 民航客運(yùn)量的特點(diǎn)
    3.2 民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)方法的分析
        3.2.1 基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法
        3.2.2 基于影響因素的預(yù)測(cè)方法
        3.2.3 定性預(yù)測(cè)法
    3.3 灰色理論與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
        3.3.1 灰色理論模型特點(diǎn)
        3.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)
    3.4 小結(jié)
4 基于灰色理論與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)方法研究
    4.1 基于灰色理論的民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)方法及實(shí)現(xiàn)
        4.1.1 灰色理論模型
        4.1.2 基于灰色理論民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)
        4.1.3 提高灰色預(yù)測(cè)精度的方法分析
    4.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)
        4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.2 基于聚類學(xué)習(xí)算法的民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)建模思想
        4.2.3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)的模型算法
        4.2.4 構(gòu)建時(shí)間序列的民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)模型
        4.2.5 構(gòu)建因果關(guān)系的民航客運(yùn)量預(yù)測(cè)模型
        4.2.6 基于時(shí)間序列與因果關(guān)系兩種預(yù)測(cè)方法的比較
5 基于灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)民航客流量預(yù)測(cè)模型研究
    5.1 灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型原理
    5.2 灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立與實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 構(gòu)建時(shí)間序列的灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型及實(shí)現(xiàn)
        5.2.2 構(gòu)建因果關(guān)系的灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型
        5.2.3 構(gòu)造因果關(guān)系的灰色—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)
    5.3 模型的比較
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 進(jìn)一步的研究工作
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]空中交通流量預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和回歸組合方法[J]. 崔德光,吳淑寧,徐冰.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2005(01)
[9]航線運(yùn)輸需求量預(yù)測(cè)模型研究[J]. 孫宏,史虹圣.  中國(guó)民航飛行學(xué)院學(xué)報(bào). 2004(05)
[10]交通量的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法[J]. 陳淑燕,王煒.  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2004(04)

碩士論文
[1]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 陳鴻.重慶大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3198148