航空货邮运输周转量预测模型研究

• 作 者: 韩明亮 胡长建
• 机 构: 中国民航大学管理学院,天津300300
• 出 处: 第八届全国交通运输领域青年学术会议
• 发表日期: 2009年10期
• 关键词: Air cargo capacity GM (1 1) power model Regression model ARIMA BP neural network

航空货邮运输周转量是航空运输的主要指标之一,航空货邮运输周转量的预测是民航管理机构进行行业规划的依据.本文从航空货邮运输周转量的变化规律着手,分别使用灰色理论、回归分析、ARIMA、神经网络、组合预测等几种常用预测方法对航空货邮运输周转量进行了预测.通过对预测结果进行比较分析,发现神经网络对航空货邮运输周转量进行预测有较好的效果.