构建SD-ARIMA,p,d,q,s,p,sd,sq,S,1,复合模型,使用剔除季节趋势后的月度客流量数据对上海虹桥机场2008年1月至2017年12月数据进行建模,以2018年1～8月虹桥机场旅客吞吐量数据作为测试集进行预测验证。结果发现:虹桥机场客流量呈现出冬季偏低的季节性波动趋势;SD-ARIMA复合模型对时间序列极端值数据更为耐受,对客运量表现出较好的拟合效果。通过对模型不同角度的性能分析,本研究构建的SD-ARIMA复合模型具备一定的有效性及优越性,可用于短期的机场客流量预测,同时对机场的运营及资源调配等方面具有一定参考价值。
类型: 期刊论文
作者: 杨梦达,戴晨斌,冀和,樊重俊
关键词: 复合模型,旅客吞吐量,典型季节指数,预测
来源: 物流科技 2019年11期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 上海理工大学管理学院,上海机场(集团)有限公司技术中心
基金: 国家自然科学基金资助项目(71774111)
分类号: V354
DOI: 10.13714/j.cnki.1002-3100.2019.11.022
页码: 74-77+87
总页数: 5
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/35728481eee18ea7ddc6bab7.html