本文選題：安全工程 + 差分自回歸移動平均模型�。� 參考：《安全與環(huán)境學(xué)報》2017年05期

【摘要】：應(yīng)用差分自回歸移動平均模型(ARIMA)和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的組合模型,對某航空公司的月度事故征候萬時率進(jìn)行了預(yù)測分析。對2008—2016年某航空公司的事故征候、飛行小時、航空器數(shù)量等歷史數(shù)據(jù)建立ARIMA模型,應(yīng)用SPSS軟件進(jìn)行模型擬合,獲得事故征候萬時率的線性部分;隨后利用LS-SVM分析ARIMA模型的殘差,獲取非線性部分,最終通過二者之和獲得ARIMA+LSSVM組合模型。對2017年1—3月的月度事故征候萬時率進(jìn)行了預(yù)測,并用實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證。結(jié)果表明:ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型較好地擬合了事故征候萬時率的歷史序列,LS-SVM模型對殘差的擬合獲得了較好的精度;組合模型的短期(3個月)預(yù)測值與航空公司事故征候萬時率的趨勢完全一致,且預(yù)測精確度可接受。
[Abstract]:The combined model of ARIMA and LS-SVM is used to predict the monthly accident rate of an airline. Arima model is established for the historical data of accident symptom, flight hours and aircraft quantity of a certain airline from 2008 to 2016, and the linear part of the accident occurrence rate is obtained by using SPSS software to fit the model. Then the residual error of Arima model is analyzed by LS-SVM, and the nonlinear part is obtained. Finally, Arima LSSVM combination model is obtained by the sum of the two. This paper forecasts the monthly accident rate of January to March 2017, and verifies it with actual data. The results show that the model of 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 of 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 of 1 / 1 / 1 / 1 / 1 The accuracy of prediction is acceptable.
【作者單位】： 中國民航大學(xué)飛行技術(shù)學(xué)院;中國民航大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：民航局應(yīng)用技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目(20150204) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(3122014D044)
【分類號】：V328.2

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本文編號：2045018