【摘 要】
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应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型(BPNN)的组合模型,对某航空公司运输的月度飞行事故征候万时率进行预测分析。首先,利用2008
【机 构】
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中国民航大学飞行技术学院,中国民航大学理学院
【基金项目】
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民航局应用技术研发项目(20150204);中央高校基本科研业务费项目(3122014D044)
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应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型(BPNN)的组合模型,对某航空公司运输的月度飞行事故征候万时率进行预测分析。首先,利用2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量、原油价格等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获取飞行事故征候万时率的线性部分;然后,利用LS-SVM和BP神经网络建模,获取飞行事故征候万时率的非线性部分;最后,利用DS证据理论,实现三者的融合,获得ARIMA+LS-SVM+BPNN组
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