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| 后疫情时期的机场旅客吞吐量预测 | |
| 作者姓名： | 李志 摆倩倩 叶博嘉 |
| 作者单位： | 1. 中国民用航空华东地区空中交通管理局江苏分局;2. 东部机场集团有限公司;3. 南京航空航天大学 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金与民航基金联合项目资助(U1933119); |
| 摘 要： | 为提高后疫情时期的机场旅客吞吐量预测精度,通过CEEMDAN算法将旅客吞吐量原始序列分解为若干不同频率的分量,检验各分量序列的平稳性,对平稳序列建立ARMA预测模型,非平稳序列通过构建DBSCAN-Adaboost强预测器进行预测,将各分量预测结果重组,得到社会常态化发展背景下的机场吞吐量预测值。以新冠疫情散发点个数、疫情散发点区位因子为变量建立疫情影响因子修正模型,对南京机场2020—2022年疫情期间的客流量预测结果表明,新组合模型能够较为准确地量化疫情对机场客流的影响程度,为机场旅客吞吐量预测提供了新方法。 |
| 关 键 词： | 客流量预测 CEEMDAN分解算法 DBSCAN-Adaboost算法 后疫情时期 |