【摘 要】
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为解决无法获取先验分布模式的“贫信息、小样本”航线随机客流量预测问题,提取这类航线客流量时间序列的上、下界信息,并在中间增加一个偏好值,形成包含左界点、中间点和右
【机 构】
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中国民航飞行学院机场工程与运输管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1733127),四川省科技厅社会发展领域重点研发计划资助(2020YFS0541),四川省教育厅科研资助项目(18ZB0682),中国民航飞行学院民航运输规划智能决策研究所计划资助项目(JG2019-32)。
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为解决无法获取先验分布模式的“贫信息、小样本”航线随机客流量预测问题,提取这类航线客流量时间序列的上、下界信息,并在中间增加一个偏好值,形成包含左界点、中间点和右界点的三元区间数结构的航线客流量表达形式,将三元区间数数据结构转换为左半径、中心及右半径3个独立的时间序列,再利用灰色系统理论建立航线客流量预测模型,并利用周期外延模型对上述模型得出的残差序列进行修正.采用2004-2019年民航客运量数据进行验证分析.结果发现,ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测检验的平均绝对百分比误差为6.77％,灰色周期外延模型的平均绝对百分比误差为1.66％,因此后者在短期预测上有较大优势.
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