基于聚类与SVR的地区支线航空客运市场需求预测

• 作者: 安洋 张友浩 徐梦瑶 李洋 赵鸣
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支线航空 客运市场需求 预测 系统聚类 SVR
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 专题设计与应用
• 页码范围: 231-235
• 页数: 5页
• 分类号: TPTP18
• 字数: 3380字
• 语种: 中文

摘要

针对支线航空客运市场需求预测问题,某些地区(如海南)缺少足够的历史数据,难以建立准确的预测模型.本文提出基于聚类与支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)预测此类地区航空客运市场需求的方法.首先,基于中国各个地区支线航空客运市场需求的分布比,找出与海南分布比相似的地区,再应用系统聚类法在这些地区中找出与海南聚为一类的地区,作为类比地区.然后,选择类比地区的数据样本,通过K-fold交叉验证(K-fold Cross Validation,K-CV)寻优SVR参数,得到预测模型.最后,预测了2018～2020年海南支线航空客运市场需求,从而为其建设支线机场提供一定的决策参考和可靠的理论依据,具有一定的现实意义和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鸣	上海工程技术大学航空运输学院	23	95	7.0	9.0
2	李洋	上海工程技术大学航空运输学院	7	25	2.0	5.0
3	徐梦瑶	上海工程技术大学航空运输学院	3	8	1.0	2.0
4	安洋	上海工程技术大学航空运输学院	2	0	0.0	0.0
5	张友浩	上海工程技术大学航空运输学院	1	0	0.0	0.0