【摘 要】
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航空业务量预测是机场规划的基础。常用的预测方法无法同时考虑较多的影响因素,预测结果的精度较低,缺乏客观性。本文运用遗传算法和神经网络理论,综合考虑GDP增长率、人口增
【机 构】
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安徽省高等级公路工程监理有限公司,广州市市政园林局 安徽合肥230001,广东广州510001
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航空业务量预测是机场规划的基础。常用的预测方法无法同时考虑较多的影响因素,预测结果的精度较低,缺乏客观性。本文运用遗传算法和神经网络理论,综合考虑GDP增长率、人口增长率、进出口总量等因素对航空运输市场的影响,得出一种较为完善的航空业务量的预测模型。
Aviation traffic forecasting is the basis for airport planning. Commonly used prediction methods can not consider more influential factors at the same time, the accuracy of the prediction results is low and the objectivity is lacking. In this paper, genetic algorithm and neural network theory, considering the impact of GDP growth rate, population growth rate, the total amount of import and export on the air transport market, come to a more perfect aviation traffic forecasting model.
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