基于分解集成的航空货运需求区间预测研究

李智; 白军成

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航空货运是国家重要的战略资源,在国内及国际间的贸易中扮演着不可或缺的角色。对航空货运需求进行的科学预测是航空公司制定基础设施规划和总体投资决策的重要依据。针对航空货运量数据的不确定性,从实际需求出发,引入Bootstrap方法进行不确定性估计,提出一种基于分解集成的区间预测方法。具体来说,首先用局部加权回归的时间序列分解(STL)方法将货运需求数据进行分解;其次,由支持向量回归(SVR)和季节自回归综合移动平均(SARIMA)分别预测分解所得的趋势分量与季节分量;再次,创新性地将白噪声分量进行提取并用Bootstrap方法作重采样处理;最后,将预测结果与处理后的白噪声进行集成重构,利用分位数构造区间进行不确定性量化。对中国两大枢纽机场货运数据的实验结果表明,构建的区间能够有效地结合预测结果量化不确定性,为区间预测提供了一种新的研究思路。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第9期|2773-2778|共7页
作者
李智; 白军成;
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作者单位

兰州交通大学交通运输学院;

西安电子科技大学经济与管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;中国航空运输;
关键词
分解集成; 区间预测; STL; SVR; Bootstrap;

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