【摘 要】
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航空业依赖航空运输需求预测以制定与航线以及人力资源有关的经营战略,然而货运量数据的不规则性特征,使得预测的准确性难以保障.针对航空货运量预测精度低于预期的问题,提出基于二次分解集成框架的航空货运量预测模型,建立四种二次分解策略寻求减少数据干扰的有效途径.具体来说,构造四种由基于局部加权回归的时间序列分解(STL),变分模态分解(VMD),自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)组成的二次分解策略,预测部分由线性回归(LR),季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)与支持向量回归(SVR)组成.通过
【机 构】
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兰州交通大学 交通运输学院,甘肃 兰州 730070
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航空业依赖航空运输需求预测以制定与航线以及人力资源有关的经营战略,然而货运量数据的不规则性特征,使得预测的准确性难以保障.针对航空货运量预测精度低于预期的问题,提出基于二次分解集成框架的航空货运量预测模型,建立四种二次分解策略寻求减少数据干扰的有效途径.具体来说,构造四种由基于局部加权回归的时间序列分解(STL),变分模态分解(VMD),自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)组成的二次分解策略,预测部分由线性回归(LR),季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)与支持向量回归(SVR)组成.通过国内三个机场的航空货运量预测实验,验证各预测模型的有效性与鲁棒性,分析模型预测性能各异的原因.实验表明,二次分解策略能有效降低原始数据内部干扰,在数据降噪方面具有重要贡献.
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