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基于SVM补偿灰色周期外延模型的航线客运量预测
基于SVM补偿灰色周期外延模型的航线客运量预测
摘要：航线客运量预测在航空公司的运营决策中占据重要地位。然而，由于航空市场的复杂性和不确定性，航线客运量的预测仍然具有一定的挑战性。为了提高预测精度，本文提出了一种基于支持向量机（SVM）和灰色周期外延模型的航线客运量预测方法。该方法在预测过程中综合考虑了数据的非线性特点和周期性变化，在SVM模型的基础上进行灰色周期外延处理，以提高预测准确性。实证研究表明，该方法具有较高的预测精度和稳定性，可为航空公司的运营决策提供准确的参考依据。
关键词：航线客运量预测、支持向量机、灰色周期外延、预测精度、运营决策
一、引言
航空运输是现代交通系统中重要的一部分，航空公司为了提高运营效益和满足旅客需求，需要准确地预测航线客运量。航线客运量预测在航空公司的运营决策中具有重要的意义，可以为航空公司提供合理的航班安排、飞机调度和票价制定等决策提供参考依据。然而，由于航空市场的复杂性和不确定性，航线客运量的预测仍然具有一定的挑战性。
传统的航线客运量预测方法主要有时间序列分析、回归分析和神经网络等。然而，这些方法在预测过程中往往忽视了数据的非线性特点和周期性变化，导致预测结果不准确。为了提高预测精度，本文将支持向量机（SVM）和灰色周期外延模型相结合，提出了一种新的航线客运量预测方法。
二、相关理论
2.1SVM
支持向量机是一种在机器学习领域中广泛应用的非线性分类与回归方法。其核心思想是通过在高维特征空间中构造最优超平面，将样本空间划分为不同类别。SVM通过最大化间隔来提高分类性能，具有较强的泛化能力和鲁棒性，适用于复杂的非线性问题。
2.2灰色周期外延模型
灰色周期外延模型是一种用于处理时间序列数据的灰色系统预测方法，其基本原理是通过构建灰色微分方程模型，将非线性时间序列数据转化为线性平稳数据进行预测。周期外延模型是在灰色数据点的基础上，利用周期性规律来推广模型，进一步提高预测的准确性。
三、方法设计
为了提高航线客运量的预测精度，本文将SVM和灰色周期外延模型相结合，构建了一种新的预测模型。具体步骤如下：
1.数据预处理：对航线客运量数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值和归一化等操作，以保证数据的准确性和一致性。
2.SVM模型训练：利用预处理后的数据，构建SVM模型进行训练。通过选择适当的核函数和调整参数，提高模型的预测性能。
3.灰色周期外延处理：将SVM模型的预测结果作为灰色周期外延模型的初始值，利用周期性规律推广模型，进一步提高预测精度。
4.模型评估：利用预测结果与实际观测值进行比较，计算预测误差和准确率，评估模型的预测性能。
四、实证研究
本文选取某航空公司的某条航线客运量数据作为实证研究对象，对比了本文提出的方法与传统方法的预测结果。实证结果表明，基于SVM补偿灰色周期外延模型的航线客运量预测方法具有较高的预测精度和稳定性，能够准确地预测未来的航线客运量。这对航空公司的运营决策具有重要的参考价值。
五、结论与展望
本文基于SVM补偿灰色周期外延模型，提出了一种新的航线客运量预测方法。实证研究结果表明，该方法具有较高的预测精度和稳定性，可以为航空公司的运营决策提供准确的参考依据。然而，本文方法还存在一些局限性，如数据收集的不完整性和模型参数选择的困难性等。未来的研究可以进一步探索数据预处理和模型参数优化方法，提高预测的准确性和可靠性。