基于分解模型的航班起降架次预测及修正 |
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引用本文: | 丁松滨,茅佳宁,陈亚东,管吉晨,杨振宇.基于分解模型的航班起降架次预测及修正[J].航空计算技术,2022(5):14-18. |
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作者姓名: | 丁松滨 茅佳宁 陈亚东 管吉晨 杨振宇 |
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作者单位: | 南京航空航天大学 |
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摘 要: | 航班起降架次对民航整体运行发展和决策至关重要,为合理评估事件影响并展开预测,基于包含新冠疫情影响的月度数据,采用X-13ARIMA模型和genhol程序进行春节效应修正、序列分解。同时基于增加特征的思想,将序列滞后项及时间趋势、季节虚拟变量用于支持向量机回归中,再引入疫情恢复修正因子对预测值进行修正。结果表明,采用支持向量机回归预测分解后的主序列时,滞后项为2及季节虚拟变量时精度最佳,通过疫情修正各模型误差均有显著降低,表明组合模型的有效性。
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关 键 词: | 航班起降架次 疫情修正 春节效应 X-13ARIMA 支持向量机 |
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