组合预测在我国民航客运量预测的应用

发布时间：2020-12-11 06:31

　　我国民航发展仍处于数量快速发展、质量快速提高的历史阶段,民航领域继续深化供给侧结构性改革,并将持续很长时间。民航客运周转量作为中国经济和人民生活的重要指标,是评估公路运输组织绩效的重要依据。从民航客运量的角度来看,它可以反映整个民航交通运输部门的交通成果和公众对客运的需求。所以随着民航业越来越受到重视,其中对民航客运量的研究与预测也是显得十分必要与不容忽视。组合预测模型的出现就是上述不同模型的单项模型结合起来学习其优势,并获得更多不同层面上的经济信息和预测角度,这样能够降低系统性预测误差并优化预后结果。为了使航空运输在国民经济发展中充分发挥作用,有效促进航空运输建设的快速、高效发展,对民航客运量进行预测,对民用航空运输交通未来的发展趋势有准确的把握是十分重要的。本文首先介绍了民航业的行业背景、详细叙述了多种单项预测方法和组合预测的概念和计算方法,且将我国1996-2016年的全国民航客运量作为研究对象建立模型。首先通过利用指数平滑法、ARIMA模型和灰色预测法这三种方法分别建立了三种单项预测模型,再通过不同的组合方法如等权法、线性组合模型、贝叶斯组合模型综合单项模型的结果得到三种组合模... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－１我国１９９６－２０１６年民航客运量时序图??

图３－２原始序列与预测序列折线图??上图即为原序列值与拟合序列值变化趋势的折线图。可以看出，本方法实际值进行比较，两者的拟合度很好。??３．２．２?ＡＲＩＭＡ模型预测结果??本文利用Ｒ软件对１９９６－２０１６年的全国民航客运量建立ＡＲＩＭＡ模型。??下图为原始序列ｚ的时序图，由时序图可以看出原始序列ｚ是非平稳的要对原序列进行差分使其达到平稳化。于是先对该序列数据进行一阶差到一个新的时间序列图ｚｌ。同时做单位根检验，此时；；＝０．２６０２，没有远０．０５，说明序列仍不够平稳，于是做二阶差分、三阶差分分别得到时序如下图：??

Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ?＝?－３．６１３８，?Ｌａｇ?ｏｒｄｅｒ?＝?２ｒ?ｐ－ｖａｌｎｅ?＝?０．０４９０２??ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ?ｌｉｙｐｏｔ；ｌｉｅｓｉ３：?ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ??图３－４?ＡＤＦ检验结果??三阶差分后ＡＤＦ检验的；７＝０．０４９，所以可以认为三阶差分后的序列基本平稳。??于是对三阶差分后的序列ｚ３做自相关与偏自相关图帮助模型定阶。??２３??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]组合预测中单项预测模型的选择研究[D]. 于秀伟.长安大学 2015
[2]私人汽车保有量的预测[D]. 赵媛媛.华中师范大学 2015
[3]组合预测方法在我国人均GDP预测中的应用[D]. 詹英.华中师范大学 2014
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[5]中短期航空客运量的组合预测应用研究[D]. 章锋.华中科技大学 2009
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本文编号：2910058