【摘 要】
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针对基于进离场航空器统计数量的传统预测方法较难体现不确定性因素对机场交通需求预测结果影响的问题,采用核密度估计与神经网络分位数回归相结合的方法,构建了机场交通需求概率密度预测模型和方法,并基于广州白云机场运行数据得到机场交通需求在未来一定时间内的概率密度分布.预测结果相较传统BP神经网络预测,所得结果波动范围更小,误差更小.
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,江苏 南京211106
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针对基于进离场航空器统计数量的传统预测方法较难体现不确定性因素对机场交通需求预测结果影响的问题,采用核密度估计与神经网络分位数回归相结合的方法,构建了机场交通需求概率密度预测模型和方法,并基于广州白云机场运行数据得到机场交通需求在未来一定时间内的概率密度分布.预测结果相较传统BP神经网络预测,所得结果波动范围更小,误差更小.
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