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1、首先，綜述了各種航班需求預(yù)測(cè)方法，對(duì)簡(jiǎn)單均值法、簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法、回歸法、增量法做了分析、比較，增量法在準(zhǔn)確性、時(shí)間復(fù)雜度、魯棒性、可擴(kuò)展性等方面都具有比較好的結(jié)果；提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航班需求預(yù)測(cè)模型(BPDFM)，與增量法、回歸法進(jìn)行了比較，可以得出：BPDFM算法具有預(yù)測(cè)精度高、適應(yīng)性強(qiáng)、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。然后，對(duì)最大速度粒子群模型和最大最小速度粒子群模型作了仿真比較，最大速度粒子群模型對(duì)高維函數(shù)的優(yōu)化效果要優(yōu)于最大最小速度粒子群
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