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关键词
- 多因素冲击下我国航空燃油需求预测分析
- 作者： 谢金静 史学锴 来源： 桂林航天工业学院学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 碳达峰 航空燃油 单因素方差分析 碳中和 ARIMA模型
- 描述： 航空燃油成本占航空公司运营显性成本的近三分之一，其巨大消耗也是导致能源需求紧张和制约双碳目标实现的重要因素之一。加上当前俄乌战争和新冠病毒感染疫情蔓延，本就艰难的航空公司对航空燃油价格波动更加敏感，因而对航空燃油需求进行科学预测就成为应有之义。文章在对上述因素冲击航空燃油进行定性分析基础上，通过单因素方差分析法判定单个事件对我国航油需求的具体影响，然后采用指数平滑法与ARIMA模型对我国民航燃油需求进行预测。实证结果表明：单事件冲击影响均显著；自进入2022年下半年以后，我国航空燃油需求将表现出稳中上升态势。上述结论为国家民航局进行市场调控和中航油公司通过航空燃油期货对冲价格波动提供了决策依据。
- 多因素冲击下我国航空燃油需求预测分析
- 作者： 谢金静 史学锴 来源： 桂林航天工业学院学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 碳达峰 航空燃油 单因素方差分析 碳中和 ARIMA模型
- 描述： 航空燃油成本占航空公司运营显性成本的近三分之一，其巨大消耗也是导致能源需求紧张和制约双碳目标实现的重要因素之一。加上当前俄乌战争和新冠病毒感染疫情蔓延，本就艰难的航空公司对航空燃油价格波动更加敏感，因而对航空燃油需求进行科学预测就成为应有之义。文章在对上述因素冲击航空燃油进行定性分析基础上，通过单因素方差分析法判定单个事件对我国航油需求的具体影响，然后采用指数平滑法与ARIMA模型对我国民航燃油需求进行预测。实证结果表明：单事件冲击影响均显著；自进入2022年下半年以后，我国航空燃油需求将表现出稳中上升态势。上述结论为国家民航局进行市场调控和中航油公司通过航空燃油期货对冲价格波动提供了决策依据。
- 基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
- 作者： 陈芳 张迪 卫微 郭娜 来源： 安全与环境学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 月度 BP神经网络 事故征候率 安全管理工程 ARIMA模型
- 描述： 基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
- 基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
- 作者： 陈芳 张迪 卫微 郭娜 来源： 安全与环境学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 月度 BP神经网络 事故征候率 安全管理工程 ARIMA模型
- 描述： 基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
- 基于时间序列模型的国内航空货运量组合预测
- 作者： 朱志愚 刘燕 来源： 西安航空学院学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测 时间序列模型 航空货运量
- 描述： 了组合预测模型。通过预测结果与实际数据相比较,计算平均绝对百分误差进行精度检验,结果表明组合预测模型有效可靠,具有较高的预测精度。以此方法预测了2017-2021年国内航空货运量,为航空公司及相关政府部门提供数据参考。
- 基于时间序列模型的国内航空货运量组合预测
- 作者： 朱志愚 刘燕 来源： 西安航空学院学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测 时间序列模型 航空货运量
- 描述： 了组合预测模型。通过预测结果与实际数据相比较,计算平均绝对百分误差进行精度检验,结果表明组合预测模型有效可靠,具有较高的预测精度。以此方法预测了2017-2021年国内航空货运量,为航空公司及相关政府部门提供数据参考。
- 飞机维修路径研究热点与前沿——基于CiteSpace的可视化分析
- 作者： 袁媛 于佳伟 来源： 航空工程进展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 研究热点 飞机维修路径规划 CiteSpace 飞机排班 知识图谱分析
- 描述： 库2000年1月—2022年12月收录的国内外飞机维修路径规划研究的相关文献作为分析数据，将CiteSpace V软件作为辅助研究工具，分析飞机维修路径规划研究领域的研究人员、研究机构及其合作关系，结合
- 基于ARIMA模型的民用航空发动机低压转子振动故障分析
- 作者： 徐建新 姜春生 马超 来源： 科学技术与工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空发动机 回归分析法 振动 转速特性 ARIMA模型 故障预测
- 描述： 民用航空发动机运行数据是航空公司制定发动机维护方案的重要参考依据。针对某航空公司CFM56-7B发动机的振动值变化趋势提出了一种基于回归分析和ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型的故障分析方法。采用回归分析法对各航段发动机振动值和转速之间的关系进行回归拟合,针对指数拟合方程的指数项系数建立ARIMA分析模型,得到方程拟合系数预测值与真实值之间的对应关系并分析结果,从而预判发动机是否有振动故障征兆。结果表明,ARIMA模型能够较好地描述发动机振动-转速拟合系数变化趋势,能够有效地预测发动机振动故障,可为航空公司制定发动机维护方案提供重要依据。