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根据【关键词:BP模型,民航客运量,预测分析,神经网络,ARIMA模型】搜索到相关结果 161 条
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基于BP神经网络的北京民航客运量预测
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作者:
张良勇
郭猛
来源:
河北企业
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
网络拓扑结构
BP神经网络
民航客运量
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描述:
本文首先从经济、旅游、竞争、机场运营能力四个方面构建影响北京民航客运量的指标体系,通过相关分析最终得到8个影响北京民航客运量的因素。然后把得到的8个影响因素作为BP神经网络的输入节点,通过对BP神经网络的不断训练,当BP神经网络的隐含层为11个时模型的性能最优。
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基于偏最小二乘回归的民航客运量预测与分析
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作者:
李维
肖红专
来源:
科学技术创新
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
预测
偏最小二乘回归模型
民航客运量
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描述:
民航客运量预测与分析结果直接影响民航交通规划与管理,对各机场与航空公司是否能够把握行业发展的趋势,并及时制定市场竞争规划有着重要意义。本文采用偏最小二乘回归模型,对2016-2020年的民航客运量
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三次指数平滑法在民航客运量预测中的应用
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作者:
钟丽燕
来源:
经贸实践
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
三次指数平滑法
预测
民航客运量
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描述:
文章选取了浙江省1996-2015年民航客运人数,建立了三次指数平滑模型,对该省的民航客运量进行预测,所得的预测值与给出的实际值误差较小,验证了用此模型预测民航客运量的合理可行性。模型的结果和分析
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多因素冲击下我国航空燃油需求预测分析
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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
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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。
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多因素冲击下我国航空燃油需求预测分析
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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
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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。
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基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
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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
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描述:
基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
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基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
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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
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描述:
基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
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基于多元回归模型的航空运输客运量预测
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作者:
蔡文婷
彭怡
陈秋吉
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
多元回归
需求预测
灰色综合关联分析
民航客运量
影响因素
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描述:
,以此结果为基础建立多元回归模型,并对多元回归模型进行检验。用2010年—2016年的民航运输客运量历史数据对所构建多元回归模型的预测值进行比较分析,验证多元回归模型的有效性,并与时间序列法
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基于多元回归模型的航空运输客运量预测
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作者:
蔡文婷
彭怡
陈秋吉
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
多元回归
需求预测
灰色综合关联分析
民航客运量
影响因素
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描述:
,以此结果为基础建立多元回归模型,并对多元回归模型进行检验。用2010年—2016年的民航运输客运量历史数据对所构建多元回归模型的预测值进行比较分析,验证多元回归模型的有效性,并与时间序列法
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基于ARIMA模型的民用航空发动机低压转子振动故障分析
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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
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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。
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