关键词
通过提升航空货运量,促进西部地区经济增长
作者: 武鹏飞   来源: 上海财经大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 民用航空   西部大开发   交通运输   西部经济  
描述: 通过提升航空货运量,促进西部地区经济增长
通过提升航空货运量,促进西部地区经济增长
作者: 武鹏飞   来源: 上海财经大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 民用航空   西部大开发   交通运输   西部经济  
描述: 通过提升航空货运量,促进西部地区经济增长
塔北地区多个不整合面重叠区关键构造期剥蚀恢复和古构造演化研究
作者: 孙龙   来源: 西北大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 不整合   剥蚀量   古构造   沙雅隆起   轮台断裂  
描述: 塔北地区多个不整合面重叠区关键构造期剥蚀恢复和古构造演化研究
三维裂隙网络面单元与环单元确定渗透张量的比较研究
作者: 薛振晓   来源: 华北电力大学(北京) 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 渗透张量   环单元模型   面单元模型   渗透椭球   离散裂隙网络   分形分析  
描述: 三维裂隙网络面单元与环单元确定渗透张量的比较研究
我国省域民航旅客吞吐影响因素研究
作者: 王天宇   来源: 中国民航大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 外部冲击因素   航空服务因素   民航旅客吞吐量   省域差异   地理经济因素  
描述: 我国省域民航旅客吞吐影响因素研究
基于ELM模型的民航客运量预测研究
作者: 陈聪聪   李程   刘聪灵   来源: 物流科技 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 预测   民航客运量   超极限学习机  
描述: 航空企业在做规划运营之前,首要是要对民航客运量进行精准预测,这是航空公司在做重大科学决策和实施可行性计划的重要保障。然而,影响民航客运量的因素复杂多样,传统的预测方法难以达到日益高要求的预测精度,据此,文章基于影响民航客运量主要因素,一年的国内生产总值、外国人入境游客、定期航班航线里程、铁路客运量、第三产业增加值,利用超极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的算法模型,对民航客运量进行预测,结果表明基于ELM预测模型具有较好的预测精度。
基于ELM模型的民航客运量预测研究
作者: 陈聪聪   李程   刘聪灵   来源: 物流科技 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 预测   民航客运量   超极限学习机  
描述: 航空企业在做规划运营之前,首要是要对民航客运量进行精准预测,这是航空公司在做重大科学决策和实施可行性计划的重要保障。然而,影响民航客运量的因素复杂多样,传统的预测方法难以达到日益高要求的预测精度,据此,文章基于影响民航客运量主要因素,一年的国内生产总值、外国人入境游客、定期航班航线里程、铁路客运量、第三产业增加值,利用超极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的算法模型,对民航客运量进行预测,结果表明基于ELM预测模型具有较好的预测精度。
考虑机场位置与航线流量影响的航空网络防御资源优化策略
作者: 黄海清   甘旭升   蒋旭瑞   吴奇科   孙静娟   来源: 航空工程进展 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 模拟退火算法   航空网络   防御资源优化   复杂网络  
描述: 不同类型防御资源防御与节点防御能力的函数关系;然后,对传统的重要度评价矩阵做出改进,考虑航线流量、机场位置等影响航空网络防御资源配置的因素对节点进行重要度排序,并分析节点与整个航空网络风险的关系;最后
基于BP神经网络的北京民航客运量预测
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  
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。
民航客运量与国民受教育水平相关性研究
作者: 李忠虎   何苗   来源: 四川文理学院学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 回归模型   相关性分析   民航客运量  
描述: 民航客运量预测是实现智能交通的重要环节,强相关的自变量探寻和精准预测模型建立具有重要意义,有助于民航业资源优化配置,提升旅客出行体验.现民航业普遍采用时间序列的方式进行客运量的预测,本文主要从民航客运量与国民受教育水平相关性分析入手,成功构造与民航客运量强相关的自变量,滚动累计普通本专科毕业规模,皮尔逊相关系数高达0.994,并通过该单变量构造回归模型,提出民航客运量预测的一种新方式,实现未来两年的民航客运量发展预测.
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