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关键词
- 基于时变模型平均方法的我国航空客运量预测
- 作者： 张健 孙玉莹 张新雨 汪寿阳 来源： 系统工程理论与实践 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 时变参数预测模型 时变模型平均 航空客运量 时变权重 非参数估计
- 描述： 机场扩建、政策导向、经济发展等外在因素的变化常常导致航空客运量数据发生结构性改变,其模型的设定也在很大程度上存在不确定性,因此,精准而稳定地预测航空客运量变得十分困难.为了解决以上问题,本文采用了一种时变模型平均方法(TVJMA)(Sun等,2020,2012)对全国Top 5机场的客运量进行了预测研究,该方法在模型平均时基于最小化局部Jackknife准则给出了最优的权重选择,并通过非参数估计,实现了最优权重随时间变化.实证结果表明,本文所采用的TVJMA方法显著优于其它基准模型,包括Hansen和Racine (2012)的Jackknife模型平均(JMA)以及自回归模型(AR),单整自回归移动平均模型(ARIMA),季节性单整自回归移动平均模型(SARIMA)和时变参数模型(TVP)等传统方法.进一步,对不同的预测步长,TVJMA在航空客运量的预测效果同样具有稳健性.因此,TVJMA方法可以有效地降低由于航空客运量的结构性变化和预测模型不确定性等导致的预测风险,进而做出精准而稳定的客运量预测.
- 基于时变模型平均方法的我国航空客运量预测
- 作者： 张健 孙玉莹 张新雨 汪寿阳 来源： 系统工程理论与实践 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 时变参数预测模型 时变模型平均 航空客运量 时变权重 非参数估计
- 描述： 机场扩建、政策导向、经济发展等外在因素的变化常常导致航空客运量数据发生结构性改变,其模型的设定也在很大程度上存在不确定性,因此,精准而稳定地预测航空客运量变得十分困难.为了解决以上问题,本文采用了一种时变模型平均方法(TVJMA)(Sun等,2020,2012)对全国Top 5机场的客运量进行了预测研究,该方法在模型平均时基于最小化局部Jackknife准则给出了最优的权重选择,并通过非参数估计,实现了最优权重随时间变化.实证结果表明,本文所采用的TVJMA方法显著优于其它基准模型,包括Hansen和Racine (2012)的Jackknife模型平均(JMA)以及自回归模型(AR),单整自回归移动平均模型(ARIMA),季节性单整自回归移动平均模型(SARIMA)和时变参数模型(TVP)等传统方法.进一步,对不同的预测步长,TVJMA在航空客运量的预测效果同样具有稳健性.因此,TVJMA方法可以有效地降低由于航空客运量的结构性变化和预测模型不确定性等导致的预测风险,进而做出精准而稳定的客运量预测.
- 民用飞机结构损伤容限研究及实例
- 作者： 张健 来源： 山东工业技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 适航 民用飞机 损伤容限 结构
- 描述： 随着民用飞机使用经验的积累、科学技术的发展以及公众对民用飞机安全要求的提高,业内对飞机的型号审定及持续适航关注度越来越高。在民用飞机适航领域,结构安全性作为重要的审查环节,其设计及维护理念也在随着科技的进步不断革新。本文通过对民用飞机结构损伤容限的基本概念、评定目的及检查要求等理论基础进行总结,借助简单实例对评定方法进行梳理,进而介绍型号审定环节中民用飞机结构损伤容限的相关内容。
- 中国航空燃油消费分析及预测
- 作者： 柴建 张钟毓 李新 汪寿阳 来源： 管理评论 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空燃油消费 航空燃油效率 ETS ARIMA Bayes
- 描述： ,航空正班载运率每提高1%使得航空燃油效率提高0.8%;城镇化率每提高1%使得航空总周转量提高3.8%;人均GDP每提高1%使得航空总周转量相应提高0.4%。“十二五”末即2015年中国航空燃油消费量约为2800万吨,2020年约为5000万吨。
- 基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究
- 作者： 梁小珍 邬志坤 杨明歌 汪寿阳 来源： 中国管理科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊C均值算法 航空客运需求预测 自适应噪声集成经验模态分解 季节调整 模糊时间序列模型
- 描述： 提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型(X12-ARIMA)将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数(IMF)和残差序列(Residue)。然后使用基于模糊C均值算法(FCM)划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。
- 基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究
- 作者： 梁小珍 邬志坤 杨明歌 汪寿阳 来源： 中国管理科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊C均值算法 航空客运需求预测 自适应噪声集成经验模态分解 季节调整 模糊时间序列模型
- 描述： 提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型(X12-ARIMA)将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数(IMF)和残差序列(Residue)。然后使用基于模糊C均值算法(FCM)划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。
- 航空航天工程研究生培养国际联合探索与实践
- 作者： 王伟 赵良玉 林德福 张健 来源： 中国教育技术装备 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 网络授课 航空航天工程 专业硕士
- 描述： 专业硕士是研究生教育的一种形式,目的是培养高素质的应用型、复合型人才。为了不断创新专业硕士的培养模式,需要进行多方面的综合改革,尤其需要积极吸取先进的国际化培养经验,重点包括加强国际课程交流、建设国际化实验平台等措施。通过试行这些改革措施,探索航空航天工程专业硕士培养的国际化方法,为进一步培养适应创新性国家建设和国防工业发展的航空航天工程硕士的实践积累部分经验。