基于混沌時間序列的航站樓離港旅客流量預測.pdf

1、人們生活水平的提高往往會促進出行的需求,航空以其快捷舒適的特點,在傳統(tǒng)的出行方式中占據的比例越來越大。民航領域持續(xù)增長的交通壓力,不可避免地造成航站樓出現擁堵的現象,因此航站樓要實現高效率的運作就對到達航站樓的旅客流量預測提出了更高的要求。國內對于旅客在短時間內到達的預測研究還處于起步階段,由于短時間內的旅客流量波動劇烈,難以用傳統(tǒng)的線性方法進行預測,混沌理論則是一種新興的非線性動力系統(tǒng)研究方向,對解決此類復雜的不確定性問題具有很好的效

2、果。本文依托于國家自然科學基金項目,以混沌理論為基礎,參考借鑒了其他領域中混沌時間序列預測的研究成果,利用Matlab作為輔助工具,對航站樓離港旅客流量進行了研究分析。
　　首先,論文介紹了混沌理論的發(fā)展及基本概念,探討和分析了混沌運動的特性及混沌特征量的計算方法;實地采集了機場離港旅客到達航站樓的時間序列數據,采用小數據量法進行混沌性判別,經過反復計算證明了航站樓離港旅客流量在某些時間間隔下呈現混沌運動的特征。
　　其次,

3、對具有混沌性的航站樓離港旅客流量進行相空間的重構,分別計算出了最佳延遲時間、最佳嵌入維數、關聯(lián)維數等混沌特征量,進而采用小波變換噪聲平滑方法對航站樓離港旅客流量進行去噪處理,獲得了不含噪聲干擾的時間序列。
　　最后,綜合分析了不同混沌時間序列預測方法的步驟及優(yōu)缺點,選擇基于RBF神經網絡混沌時間序列預測方法建立起短時間的航站樓離港旅客流量預測模型,利用采集的旅客流量歷史數據驗證了模型預報的誤差大小,分析了模型在航站樓的應用前景和意