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| 基于时间序列数据挖掘的我国民航运输量预测分析 | |
| 引用本文： | 刘博,赵璐,单曲轶.基于时间序列数据挖掘的我国民航运输量预测分析[J].中国民航飞行学院学报,2019(5). |
| 作者姓名： | 刘博 赵璐 单曲轶 |
| 作者单位： | 中国民航大学空中交通管理学院 |
| 摘 要： | 为了精准预测我国民航运输量,基于1985-2017年我国民航运输量随机时间序列数据,运用自回归单整移动平均模型(ARIMA),借助Eviews8.0统计软件,建立预测模型。利用静态预测功能,实现了2015-2019年的点预测,整体拟合度良好,相对误差小,相对误差位于0.1%-0.9%之间,证明该模型是可行的。结果表明,ARIMA模型能够短期准确预测民航运输量,为航空公司、机场、空管等部门可持续发展提供决策依据。 |
| 关 键 词： | 民航运输量 时间序列数据 静态预测 |
Forecasting Analysis of Airline Passenger Volume in China Based on Time-sequence Data Mining |
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