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10.3969/j.issn.1671-654X.2022.05.004

基于分解模型的航班起降架次预测及修正

引用
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.

航班起降架次、疫情修正、春节效应、X-13ARIMA、支持向量机

52

V355(航空港(站)、机场及其技术管理)

2022-10-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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61-1276/TP

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