典型文献
航空甚高频频率使用与航班总量关联及预测分析
文献摘要：
目前,国家对频率使用率测试数据的统计汇总已形成规范化要求,但是如何分析原始数据,挖掘其应用价值尚缺乏进一步探索.依照国家电信联盟及国家无线电管理机构相关测试标准,采用重庆市无线电监测站固定监测站木耳站对重庆江北国际机场航空甚高频频段的信道占用度进行专项测试,结合认知无线电领域频谱占用模型相关理论向量自回归(vecter autoregression,VAR)模型对频率使用与航班起降的关联性进行分析与预测.计算结果表明,信道时间占用度与航班进出港总量构成格兰杰因果关系,即信道时间占用度可用于预测航班进出港总量,且基于VAR模型的向量误差修正(vector error correction,VEC)模型的预测准确度比基于差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)预测的准确度更高,为无线电监测数据的应用价值挖掘提供了新思路.
文献关键词：
频率使用;航班起降;向量自回归(VAR)模型;信道时间占用度
中图分类号：
作者姓名：
赵国栋;刘播阳;程思备;蒋博筹;骆骁;邓丽莉
作者机构：
重庆市无线电监测站,重庆400020;重庆信息通信研究院,重庆401336
文献出处：
引用格式：
[1]赵国栋;刘播阳;程思备;蒋博筹;骆骁;邓丽莉-.航空甚高频频率使用与航班总量关联及预测分析)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(02):193-200
A类：
vecter,信道时间占用度
B类：
航空甚高频,频频,频率使用,预测分析,测试数据,成规,原始数据,尚缺,家电,无线电管理,管理机构,测试标准,无线电监测,监测站,木耳,重庆江北国际机场,频段,专项测试,认知无线电,向量自回归,autoregression,VAR,航班起降,进出港,格兰杰因果关系,测航,向量误差,误差修正,vector,error,correction,VEC,预测准确度,比基,差分整合移动平均自回归模型,autoregressive,integrated,moving,average,model,ARIMA,价值挖掘
AB值：
0.338804
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