發(fā)布時(shí)間：2023-10-06 17:40

　　在機(jī)場向數(shù)字化運(yùn)營的轉(zhuǎn)型過程中,為了實(shí)現(xiàn)航站樓內(nèi)高效的運(yùn)作以及資源的合理分配,從而對短時(shí)段的值機(jī)客流量的預(yù)測提出了更高的要求。通過對機(jī)場歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析,結(jié)合航班的DOW特性,分析值機(jī)客流量的相關(guān)影響因素,以每小時(shí)的值機(jī)客流量為研究對象,構(gòu)建基于時(shí)間序列的動態(tài)回歸ARIMAX模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,上述模型相對于傳統(tǒng)的預(yù)測模型,預(yù)測精度更高,擬合效果更精確,有效地預(yù)測了航站樓內(nèi)短時(shí)段的值機(jī)旅客人數(shù),為航站樓內(nèi)資源的動態(tài)分配和優(yōu)化提供了不可或缺的決策支持。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 影響因素以及相關(guān)數(shù)據(jù)分析
    2.1 值機(jī)方式影響因素分析
    2.2 航班影響因素分析
3 ARIMAX模型的建立
    3.1 時(shí)間序列分析及相關(guān)模型
        3.1.1 ARIMA模型
        3.1.2 SARIMA模型
    3.2 協(xié)整理論
    3.3 ARIMAX模型
        3.3.1 平穩(wěn)性和預(yù)白化處理
        3.3.2 協(xié)整檢驗(yàn)
        3.3.3 ARIMAX模型參數(shù)識別與定階
4 實(shí)驗(yàn)
    4.1 客流量預(yù)測架構(gòu)以及數(shù)據(jù)說明
        4.1.1 值機(jī)旅客數(shù)據(jù)描述
        4.1.2 航班數(shù)據(jù)描述
    4.2 實(shí)驗(yàn)過程
        4.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
        4.2.2 互相關(guān)性分析
        4.2.3 協(xié)整檢驗(yàn)
        4.2.4 模型參數(shù)識別與定階
        4.2.5 模型檢驗(yàn)及擬合
5 結(jié)果對比和分析
6 結(jié)論



本文編號：3852162