基于时间序列的机场短时段值机客流量预测

发布时间：2023-10-06 17:40

　　在机场向数字化运营的转型过程中,为了实现航站楼内高效的运作以及资源的合理分配,从而对短时段的值机客流量的预测提出了更高的要求。通过对机场历史数据的统计和分析,结合航班的DOW特性,分析值机客流量的相关影响因素,以每小时的值机客流量为研究对象,构建基于时间序列的动态回归ARIMAX模型。实验结果表明,上述模型相对于传统的预测模型,预测精度更高,拟合效果更精确,有效地预测了航站楼内短时段的值机旅客人数,为航站楼内资源的动态分配和优化提供了不可或缺的决策支持。

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【文章目录】：
1 引言
2 影响因素以及相关数据分析
    2.1 值机方式影响因素分析
    2.2 航班影响因素分析
3 ARIMAX模型的建立
    3.1 时间序列分析及相关模型
        3.1.1 ARIMA模型
        3.1.2 SARIMA模型
    3.2 协整理论
    3.3 ARIMAX模型
        3.3.1 平稳性和预白化处理
        3.3.2 协整检验
        3.3.3 ARIMAX模型参数识别与定阶
4 实验
    4.1 客流量预测架构以及数据说明
        4.1.1 值机旅客数据描述
        4.1.2 航班数据描述
    4.2 实验过程
        4.2.1 平稳性检验
        4.2.2 互相关性分析
        4.2.3 协整检验
        4.2.4 模型参数识别与定阶
        4.2.5 模型检验及拟合
5 结果对比和分析
6 结论



本文编号：3852162