基于ARIMA模型的民航旅客运输量预测

来源 :科学技术创新 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sworc

【摘要】

：

为研究民航旅客运输量的变化对航空公司、机场及相关民航运行保障单位的影响,以2007年1月-2019年12月的我国国内旅客运输量为原始序列,运用ARIMA模型对旅客运输量做出预测.模型对原始数据的拟合情况良好,利用2019年后6个月真实值与预测值进行验证,结果表明该旅客运输量预测模型误差较小,能够对旅客运输量做出比较准确的预测.

【作者】

：

李黎莎

【机构】

：

中国民用航空飞行学院民航监察员培训学院,四川广汉 618307

【出处】

：

科学技术创新

【发表日期】

：

2022年4期

【关键词】

：

旅客运输量 ARIMA 预测

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

典籍事件触发动词识别研究:基于《左传》的文本实验

[目的/意义]事件自动识别抽取是当前典籍主题挖掘研究中一个新的重要课题,其中事件触发词的识别是一项基础的工作,本研究旨在探索古代典籍中事件触发词自动识别和分类的通用方法.[方法/过程]首先运用LDA模型对动词进行主题聚类,归纳典籍事件触发动词的分类体系;并依据聚类结果与分类体系,初步构建触发动词的种子词集.在此基础上,通过语义相似度计算,对种子词集进行扩展,构建典籍事件触发词语义数据集.在实验阶段,以先秦时期的重要典籍《左传》为例,对分类体系构建和种子词集扩展的方法进行验证.[结果/结论]结果表明,本文所

期刊

触发词识别主题聚类词集扩展类别体系构建典籍文本

基于ARIMA模型的民航旅客运输量预测

其他学术论文