典型文献
基于分解模型的航班起降架次预测及修正
文献摘要：
航班起降架次对民航整体运行发展和决策至关重要,为合理评估事件影响并展开预测,基于包含新冠疫情影响的月度数据,采用X-13ARIMA模型和genhol程序进行春节效应修正、序列分解.同时基于增加特征的思想,将序列滞后项及时间趋势、季节虚拟变量用于支持向量机回归中,再引入疫情恢复修正因子对预测值进行修正.结果表明,采用支持向量机回归预测分解后的主序列时,滞后项为2及季节虚拟变量时精度最佳,通过疫情修正各模型误差均有显著降低,表明组合模型的有效性.
文献关键词：
航班起降架次;疫情修正;春节效应;X-13ARIMA;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
丁松滨;茅佳宁;陈亚东;管吉晨;杨振宇
作者机构：
南京航空航天大学,江苏南京211000
文献出处：
引用格式：
[1]丁松滨;茅佳宁;陈亚东;管吉晨;杨振宇-.基于分解模型的航班起降架次预测及修正)[J].航空计算技术,2022(05):14-18
A类：
genhol,疫情修正
B类：
基于分解,分解模型,航班起降架次,民航,运行发展,合理评估,事件影响,月度,13ARIMA,春节效应,序列分解,加特,后项,时间趋势,虚拟变量,支持向量机回归,再引入,修正因子,回归预测,模型误差,组合模型
AB值：
0.325901
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