基于神经网络的民航客运量的预测研究

【类型】期刊

【作者】唐甜甜  张佳明  姜为  王海 

【刊名】现代计算机

【关键词】 BP模型,民航客运量,预测分析,神经网络,ARIMA模型

【摘要】为准确预测民航客运量，解决传统模型无法精准捕捉不稳定客运量的波动问题，选取更可靠的BP模型，以此挖取数据的非线性以及非平稳特征和规律。针对近17年的时间序列民航客运量进行预测研究，构建BP神经网络预测模型，并与传统模型ARIMA对比分析。进行对比预测曲线图，直观地反映出BP模型比ARIMA模型在波动点的预测上更加稳定，表现更好。结果表明，BP模型相比于ARIMA模型有更高的R2和更低的MSE，能够更有效提高民航客运量的预测精度和预测稳定性，为制定航空运输生产计划和发展航空运输业提供了重要参考。

【年份】2024

【作者单位】中国民用航空飞行学院理学院;

【期号】07

【页码】31-37