典型文献
基于NARX动态神经网络的民航客运量预测研究
文献摘要：
民航客运量的准确预测对民航交通规划建设具有现实意义.论文首先对民航客运量数据的变化趋势和特点进行分析,得到客运量时序数据的发展趋势及波动规律.其次,论文提出基于NARX动态神经网络的民航客运量预测方法,该模型可以从非平稳的时序数据中提起历史数据的发展趋势以及周期波动的规律.论文利用2008年～2017年的历史客运量时序数据对未来两年的客运量进行仿真预测并验证.同时,论文还选用了ARIMA模型,Holt-Winters模型进行对比仿真实验.仿真结果表明,NARX动态神经网络的预测精度最高,R2、MAE、RMSE分别为0.91、81(万人)、102(万人),可以有效提高民航客运量预测的准确度.
文献关键词：
民航客运量;时间序列仿真;NARX;ARIMA;Holt-Winters
中图分类号：
作者姓名：
张启凡;王永忠;王圣堂;裴柯欣
作者机构：
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院 广汉 618300
文献出处：
引用格式：
[1]张启凡;王永忠;王圣堂;裴柯欣-.基于NARX动态神经网络的民航客运量预测研究)[J].计算机与数字工程,2022(07):1485-1488,1493
A类：
时间序列仿真
B类：
NARX,动态神经网络,民航客运量,客运量预测,预测研究,准确预测,交通规划,规划建设,时序数据,波动规律,非平稳,提起,历史数据,周期波,仿真预测,ARIMA,Holt,Winters,MAE,RMSE
AB值：
0.194325
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