基于XGBoost算法的机场旅客流量预测

• 作者: 冉祥来 吴俊霖 戴晨斌 祁志民 贾锐军 陈洁
• 来源期刊: 民航学报
• 学科: 工学
• 关键词: 旅客流量 预测 XGBoost 集成学习
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 34-37,33
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4994.2018.06.009

摘要

准确预测机场旅客流量是降低机场安全风险,提高机场运营效率的重要手段之一.当前提出的机场旅客量预测方法往往是基于某种单一的方法,其准确度不高.为了提高流量预测的准确性,本文提出一种基于集成学习的XGBoost算法的机场旅客流量预测方法,并利用某机场的历史旅客流量数据对此算法进行了测试,最后和其他算法进行了对比.实验结果表明,从预测准确度看,此方法的预测效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祁志民		5	45	3.0	5.0
2	陈洁		2	5	1.0	2.0