【摘 要】
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针对航空客运需求预测问题,提出了将Bagging集成算法与指数平滑方法相结合的Bagging指数平滑方法。首先,将航空需求时间序列数据分解为季节项、趋势项和噪音项;然后,通过移动
【机 构】
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南京财经大学管理科学与工程学院,空中交通管理系统与技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61903346),江苏省社会科学基金(19GLD008)资助项目
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针对航空客运需求预测问题,提出了将Bagging集成算法与指数平滑方法相结合的Bagging指数平滑方法。首先,将航空需求时间序列数据分解为季节项、趋势项和噪音项;然后,通过移动平均采样方法对残差进行重采样,并将重采样的噪音新样本与季节项和趋势项重新相加,得到模型的训练样本;最后,利用Bagging指数平滑方法对每个时间序列训练样本进行预测分析,聚合得到最终预测结果。模型评估结果表明,该方法优于其他传统的时间序列预测方法。
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