潘野
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：中国民用航空局更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：理学航空宇航科学技术自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于回归分析的机场拥挤预测问题研究被引量：7
- 2015年
- 及时有效的预测机场拥挤状态并辅助机场管理部门采取相应缓解拥挤的措施,将有助于提高机场的服务质量和运行效率.提出了利用回归分析的方法对机场拥挤问题进行研究.利用已有的历史航班数据挖掘出与机场拥挤最为相关的因素,并将其作为预测变量来预测响应变量.使用到两种回归分析方法即:普通最小二乘回归(OLS)和支持向量回归(SVR).使用历史数据来训练模型,并将这两种训练模型用于真实数据集上做测试,且取得较好的预测效果.实验结果证明该方法在机场拥挤预测问题上的可用性和有效性.
- 黄荣顺谢世娜罗晓李川罗谦潘野
- 关键词：支持向量回归
- 基于SARIMA和RBF神经网络的机场货运量预测被引量：2
- 2016年
- 针对机场货运量预测不能满足机场实际运行精度等缺点,提出一种季节性ARIMA和RBF神经网络集成模型预测机场货运量,该模型首先利用季节性ARIMA模型预测机场货运量线性部分,然后用RBF神经网络模型预测机场货运量非线性部分,最后把非线性部分预测结果作为线性部分预测结果的补偿,得到最终预测结果。实验结果表明,新模型可以有效结合季节性ARIMA和RBF神经网络各自的优点;相对单一季节性ARIMA模型和单一RBF神经网络模型预测精度分别提高了6.30%和3.32%,预测精度满足机场实际运行要求。
- 邢志伟李学哲罗谦冯文星白楠潘野罗沛
- 关键词：RBF神经网络
