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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: 为了预测未来几年国内航空货运量,以2001-2016年我国国内航空货运量的统计数据为基础,采用时间序列模型中的二次指数平滑法和灰色预测法建立单项预测模型,在此基础上以误差平方和最小为目标建立了组合
弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测
作者: 陈芳   孙亚腾   来源: 安全与环境学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 民航不安全事件   弱化缓冲算子   离散灰色预测模型   安全管理工程  
描述: 了弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型。通过中国民航2014—2015年不安全事件数据对模型进行检验,结果表明,弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型的预测精度明显高于
新型冠状病毒肺炎疫情影响下中国航空货运量分析预测
作者: 陈亚东   丁松滨   刘计民   宋晓敏   隋东   来源: 交通信息与安全 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 组合预测   ARIMA乘积季节模型   航空货运量预测   Winters乘法模型   航空运输   新型冠状病毒肺炎疫情   Holt  
描述: 模型及其组合预测模型对2021—2022年中国航空月度货运量进行了预测,以2021年1月—5月的航空货运量数据作为验证数据集,对比分析了不同预测模型的预测误差。结果表明:Holt-Winters与
回归分析在成都地区航空运输规模预测中的应用
作者: 王晨晨   来源: 中国科技信息 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 全社会固定资产投资   回归分析   主成分分析法   组合预测   主要指标   城镇居民人均可支配收入   成都地区   旅客运输量预测   预测值   社会消费品零售总额  
描述: 采用相对稳定的组合预测方式对成都地区的航空运输规模做出预测。找出影响航空运输量的相关指标,判断与航空旅客运输量的相关性,通过主成分分析法筛选出主要指标。建立关于航空运输量的线性回归模型,再运用趋势外推法对主要指标做出预测,带入回归模型,得出成都地区航空运输量的预测值。
基于灰色模型预测通用航空器数量
作者: 高增   宋薇薇   刘向前   来源: 民营科技 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 预测   通用航空   灰色模型  
描述: 运用灰色系统预测理论对通用航空运输市场的发展需求进行预测,通过建立灰色预测模型,用GM(1,1)模型预测通用航空飞机数量,并对模型进行了检验。同时,给出预测值与实际值的比较,说明预测精度好,灰色预测方法能够用于预测中国通用航空航空器的发展需求。结果显示,通用航空需求空间巨大,增长潜力十分明显。
基于灰色模型的航空公司安全水平预测
作者: 孙睿韬   来源: 消防界(电子版) 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 安全   预测   航空公司   灰色模型  
描述: 为准确的评估航空公司的安全水平,本文认为选取低级不安全事件数作为评价指标比事故及事故征候数更具有代表性。基于灰色理论,构建G(1,1)模型对航空公司发生的超限事件数进行预测。结果表明该模型具有较高的精度,能够有效预测短时间内航空公司发生的超限事件,反映航空公司的安全水准。
航空轮胎磨损深度的灰色预测
作者: 李明星   来源: 科技资讯 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空   灰色预测   轮胎   磨损深度  
描述: 为揭示某小型活塞式固定翼飞机装备的航空轮胎磨损深度的变化规律,本文分析了导致航空轮胎磨损的影响因素,得出航空轮胎磨损深度是一个随时间变化的随机量。在此基础上,利用灰色理论建立轮胎磨损深度的灰色预测
基于灰色理论的航空发动机磨损趋势预测
作者: 王琳   郁大照   于向财   唐岩辉   来源: 系统仿真技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   1)模型   磨损   光谱分析   灰色GM(1  
描述: ,建立了区间灰色模型,进行了误差计算,并对某型航空发动机滑油中5种元素的浓度监控值进行了预测分析。结果表明,运用灰色GM(1,1)模型方法预测某型航空发动机磨损趋势,达到了较高的准确率,且预测结果保持良好的一致性。
基于灰色理论的通用航空发展预测
作者: 罗立   来源: 科学技术创新 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 灰色理论   通用航空   产业发展   预测模型  
描述: 近年来,伴随国家对通用航空产业的政策和经济支持不断加强,通用航空进入了快速发展新阶段。运用灰色系统理论建立GM(1,1)预测模型,结合2014年至2020年的通用航空企业和航空器数对模型进行
基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析
作者: 黄奇   徐月芳   来源: 航空计算技术 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 组合预测算法   Squares   Support   BP神经网络   民航收益管理   LS   SVM)   最小二乘支持向量机(Least   Machines   Vector  
描述: 显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。
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