基于灰色支持向量机的民航旅客吞吐量预测  

Prediction of Passenger Thruput Based on Grey Support Vector Machine

作　　者：关静[1] 

机构地区：[1]中国民航大学理学院,天津300300

出　　处：《大连交通大学学报》2013年第3期41-43,共3页Journal of Dalian Jiaotong University

基　　金：中国民航大学科研基金资助项目(05yk33s)

摘　　要：依据灰色预测和支持向量机的特点,提出了一种将两种预测方法相结合的灰色支持向量机,并结合民航旅客吞吐量的预测结果,对比了灰色预测模型、支持向量机以及灰色支持向量机的预测结果,验证了灰色支持向量机的预测精度高,预测结果更为准确可靠,为提高民航旅客吞吐量预测精度提供了新的途径.According to the characteristics of grey prediction and support vector machine, a grey support vec- tor machine is presented and compared with support vector machine. The grey support vector machine has a higher precision, and its prediction result is more accurate and reliable, which provides a new method to im- prove passenger thruput prediction accuracy for civil aviation.

关 键 词：民航旅客吞吐量 支持向量机 灰色支持向量机 

分 类 号：V352[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]