基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的民航旅客流量預(yù)測(cè)研究.pdf

1、近年來(lái)民航客流快速增長(zhǎng)，使得旅客流量成為各大航空公司關(guān)注的焦點(diǎn)。因此需要構(gòu)建適合民航旅客的準(zhǔn)確度較高的流量預(yù)測(cè)模型來(lái)為航空公司提供決策支持和提高經(jīng)濟(jì)效益。
　　為了進(jìn)行航線客流的預(yù)測(cè)本文從海量的旅客歷史出行記錄中獲得近幾年不同航線每日的客流量。同時(shí)對(duì)獲得的客流進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與去噪，使得處理后的客流量既減少了偶然因素產(chǎn)生的噪音又保持了航線客流本身的規(guī)律。
　　小波變換能將任意復(fù)雜的信號(hào)分解為不同尺度下的細(xì)節(jié)信號(hào)，可以更詳細(xì)地觀察

2、信號(hào)的波動(dòng)特征，將其與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)功能相結(jié)合建立預(yù)測(cè)模型，能夠提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。民航旅客客流在普通工作周和節(jié)假日期間的波動(dòng)特征具有很大的差異，需要分別對(duì)兩者進(jìn)行建模。經(jīng)過(guò)對(duì)普通工作周客流的規(guī)律分析知相鄰普通工作周客流波動(dòng)基本相似，因此為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度先將普通工作周客流按不同星期類型分為7組分別進(jìn)行預(yù)測(cè)，再將預(yù)測(cè)的結(jié)果按日期合并。對(duì)于非線性的普通工作周客流量預(yù)測(cè)主要構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和嵌入型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種預(yù)測(cè)模型。同

3、樣經(jīng)過(guò)對(duì)節(jié)假日客流的規(guī)律分析知同一航線歷年相同節(jié)假日期間客流的波動(dòng)曲線非常相似只是增幅不同，因此建模時(shí)利用這一特點(diǎn)構(gòu)建了波動(dòng)系數(shù)預(yù)測(cè)模型和相似樣本松散型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型來(lái)對(duì)節(jié)假日客流進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　本文選取近幾年北京至廣州航線客流在MATLAB上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果，得出嵌入型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)普通工作周客流預(yù)測(cè)具有較好的效果。同時(shí)相似樣本松散型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒐?jié)假日的波動(dòng)曲線和增幅進(jìn)行有效的結(jié)合，對(duì)節(jié)假日的預(yù)