基于ARIMA-BP神经网络的航班延误组合预测

摘要：

目前航班延误是民航亟待解决的问题,航班延误受多种因素的交叉影响,导致延误时间分布不规律.为了进一步提高航班延误预测精度,提出了基于ARIMA模型与BP神经网络的航班延误组合预测模型.模型考虑了航班延误线性和非线性因素,结合了ARIMA模型与BP神经网络的优势,分别从最优权重和残差优化角度对航班延误进行组合预测.选取某航空公司运行数据进行实例仿真验证,结果表明:组合预测模型的误差均小于单一预测模型,能够进一步提高航班延误的预测精度.

关键词：航班延误;ARIMA模型;BP神经网络;组合预测

所属期刊栏目：51

分类号：V35(航空港（站）、机场及其技术管理)

资助基金：中国民用航空飞行学院科研创新团队建设计划项目资助JG2019-35

在线出版日期：2021-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-54,59