基于灰色模型GM（1，1）的机场旅客吞吐量预测研究

机场旅客吞吐量是机场企业最重要的生产指标，目前还没有一种行之有效的方法来对其进行预测。灰色模型由于需要的原始数据较少，精度较高等优点，能满足预测的要求。探索灰色模型在机场旅客吞吐量预测中的应用可以在很大程度上促进机场企业的发展，提高其经济效益。本文讨论了灰色模型GM(1，1)及其改进模型在机场旅客吞吐量预测中的应用，提出了适合普通周及特殊周机场旅客吞吐量的数据处理方法，提高了预测的精度。     

机场旅客吞吐量的人工神经网络预测方法

利用人工神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性,突破传统上基于统计学原理进行机场旅客吞吐量预测的限制,设计了具有成都双流国际机场特点的、低成本的机场旅客吞吐量的人工神经网络预测模型,经过BP网络预测软件运行检验,并与该机场以前采用的定量预测方法的综合比较,证明在该机场应用BP网络预测方法不仅可行,而且有更好的预测精度.     

基于组合预测方法的民航旅客吞吐量预测研究——以首都机场为例

"十二五"是中国民航业发展的黄金时期,机场民航旅客吞吐量也将呈快速发展态势。首都机场是中国最大的民用机场,通过科学合理的方法对其旅客吞吐量进行预测的研究意义重大。利用最新历史数据,采用多元线性回归模型和时间序列趋势外推模型,分别对首都机场2012—2016年的旅客吞吐量进行预测。为了克服两种单一预测方法的缺陷,采用组合加权方法对预测结果进行组合预测。最后,根据组合预测值和历史值的误差比较分析。研究结果表明:组合预测方法能够提高预测的准确性,减少预测误差。     

基于支持向量回归的机场旅客吞吐量预测

在分析现有机场旅客吞吐量预测方法不足的基础上,利用基于结构风险最小化原则的支持向量回归方法,建立了机场旅客吞吐量预测模型。通过实际数据的检验及与BP神经网络等方法的预测结果比较,证明应用支持向量回归方法对机场旅客吞吐量进行预测具备可行性,同时具有较高的预测精度。     

基于灰色马尔可夫模型的公务航空市场需求预测

当前中国公务航空在快速发展的同时也受到多方面因素的制约,针对此特点,结合灰色预测与马尔可夫链理论的优点,尝试对中国公务机的需求量进行预测。首先对原始时间序列进行改进处理,建立了GM(1,1)模型,然后用马尔可夫模型对预测值予以修正。实验结果表明,改进后的灰色马尔可夫模型预测精度有了进一步提高,能较好地应用于中国公务机市场需求量的预测,且改进方法便于操作,有较高的实用性。     

禄口国际机场旅客吞吐量的模型及预测

新建机场，需要对旅客吞吐量进行预测，以确定机场的建设规模，避免投资失误；正在运营的机场，需要通过对旅客吞吐量的预测，合理、科学地制订年度计划和中短期发展规划；航空公司关注机场旅客吞吐量的发展趋势，以便制订有效的航线航班计划。本文通过分析1980年至2001年南京机场旅客吞吐量数据和江苏省有关经济指标数据的相关特性，建立了南京禄口国际机场旅客吞吐量的模型，通过检验，可以用于预测南京机场未来1～5年的年度及月度旅客吞吐量的发展趋势。     

我国机场旅客吞吐量预测方法及其现状

一、目前我国机场旅客吞吐量预测的主要方法机场吞吐量的预测目前最主要的是根据机场项目新、改扩建的不同而选择不同的方法。目前,对于新建机场而言,由于缺乏大量的航空需求历史数据,大部分机场在进行旅客吞吐量的预测时普遍采用三种方法:1.先确定一个基年的潜在旅客吞吐量,再     

中国区域多机场系统旅客吞吐量预测方法研究

随着航空运输业的发展,区域单一枢纽格局被打破,区域性枢纽和次枢纽逐渐形成,进而产生区域多机场系统。对影响旅客在区域多机场系统中选择机场时的主要因素进行了分析,并以上海、杭州为中心的区域多机场系统为例,根据旅客选择机场的偏好,确定了三方面主要影响因素——机场的航班状况、航空运输票价水平和机场服务质量,运用多项式logit（MNL）模型对区域多机场系统中各机场分担率,以及相应旅客吞吐量的预测方法进行了研究,为未来机场预测体系的建立提供了定量分析的方法和思路。     

基于灰色马尔可夫链的航空货邮预测

结合航空货邮的特点和灰色预测及马尔可夫链理论的优点，提出航空货邮预测的灰色马尔可夫链模型。灰色马尔可夫链模型既考虑了从时间序列中挖掘数据的演变规律，又通过状态转移概率矩阵的变换，考虑数据的随机波动，它将时问序列数据固有的两种性质有机结合起来，具有严密的科学性，能较好地应用于中国航空货邮运输量的预测。     

马尔科夫链模型在空管自动化系统可靠性分析中的应用

空中交通管理的主要任务是保证航空器间隔,确保空中交通的安全高效运行。空管系统与旅客生命及航空公司的经济利益息息相关这种特殊性决定了系统必须有相当高的保障,须做到及早发现及早处理问题。目前,国内主要考虑软件对空管自动化系统的影响,采用模糊数学、灰色系统理论、加权算法等对其软件可靠性进行评估。为了做到及早发现及早处理问题,提出采用马尔科夫链模型对空管自动化系统软件s1,s2,s3三个状态进行预测和验证,取得了较好的结果。     

非等间距GM(1,1)模型研究

非等间距GM(1,1)模型是灰色理论中的重要组成部分。文章分别从数据变换生成方法、建模方法、背景值优化、初始条件优化、模型参数估计方法的优化、其他要素的优化和模型的拓展7个方面对近年来非等间距GM(1,1)模型的研究进展进行比较全面的梳理,明确了有待进一步研究突破的问题,并对非等间距GM(1,1)模型未来的研究方向和重点提出建议。     

基于灰色模型的我国铁矿石需求量预测分析

采用将进口量和需求量挂钩来预测铁矿石需求量,摒弃了原有的与粗钢挂钩的预测原则。对我国铁矿石需求量采用灰色预测模型来预测,得出2017年我国铁矿石需求量为21亿吨左右,并指出我国铁矿石需求增长的趋势短期内是难以扭转的。