基于灰色神经网络的航线客流量预测

• 作者: 卢敏 孙媛媛 徐涛
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 航线客流量 灰色理论 BP神经网络 随机性 非线性 平均折扣率
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4631字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.006

摘要

准确预测航线客流量对于航空公司制定航线销售政策有着重要的作用.现有研究中鲜见考虑民航旅客出行的随机性、客流量表现出的非线性特征以及对航线客流量影响因素的分析.针对以上问题,提出一种基于灰色神经网络的航线客流量预测模型.该模型运用灰色理论弱化数据序列的随机性,再结合非线性处理能力较强的BP神经网络,构建基于灰色神经网络的航线客流量预测模型.同时验证了平均折扣率对航线客流量的影响.实验结果表明,相比于灰色GM(1,2)模型、BP神经网络模型,灰色神经网络模型具有更高的航线客流量预测精度和更强的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙媛媛	中国民航大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0