Print

基于多元回归模型的航空运输客运量预测

论文摘要

近年来,随着社会经济和旅游业的不断发展,民航运输也越来越成为人们出行的首要选择,科学准确地预测航空运输客运量,可以较好地提升民航业发展质量。采用灰色综合关联对影响航空运输客运量的因素进行重要程度分析,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,并与时间序列法和弹性系数法预测的相对误差值相比较。结果表明,多元回归模型的预测值与历史数据的相对误差较小,并且此模型的预测精度高于时间序列法和弹性系数法,适合对未来的航空运输客运量进行预测,为民航业的宏观规划提供可行依据。

论文目录

  • 引言
  • 1 航空运输客运量影响因素分析
  •   1.1 灰色综合关联分析
  •   1.2 航空运输客运量影响因素分析
  • 2 航空运输客运量多元回归模型
  •   2.1 多元回归模型
  •   2.2 多元回归模型建立及检验
  •     1) 多元线性回归模型
  •     2) 多元对数线性回归模型
  • 3 模型有效性检验
  •   3.1 历史数据检验
  •   3.2 与传统预测模式的比较
  • 4 多元回归预测结果
  • 5 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 蔡文婷,彭怡,陈秋吉

    关键词: 民航客运量,需求预测,多元回归,灰色综合关联分析,影响因素

    来源: 航空计算技术 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 南京航空航天大学民航学院

    分类号: V354

    页码: 50-53+58

    总页数: 5

    文件大小: 130K

    下载量: 1497

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/0b3890adb8700e24dc7c00d6.html