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[期刊] 企业经济
[作者]
演克武 朱金福
在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。
关键词：
预测 支持向量机回归算法 航空客流量
[期刊] 林业经济
[作者]
古圣钰 吴英伟
在"乡村振兴"背景下,乡村旅游成为乡村经济发展新的增长点,其肩负着转移乡村剩余劳动力、提高农产品质量、转变农村土地使用等实现农民增收增效提高提升农村精神文明程度的重大责任。乡村旅游是以"三农"资源为载体的新型业态,对于假日乡村旅游客流量预测的重要性不言而喻。文章基于北京市延庆区2014-2018年节假日的乡村旅游客流量数据,建立PSO算法优化的SVR预测模型,并针对客流量数据的非线性波动和季节性特点,对模型进行季节性调整,最后提出季节性调整的SVR-PSO节假日乡村旅游客流量预测模型,同时将模型预测出来的精度与BP神经网络(BPNN)、自回归滑动平均模型(ARMA)、遗传粒子群寻优(PSO-GA)等方法的预测效果进行比较分析。结果表明:基于PSO参数寻优的SVR支持向量机预测模型(SVR-PSO)在精度上具有较大优势,能有效地对北京市延庆区节假日乡村旅游客流量进行精准预测。对于非线性小样本且季节性变化较大的数据,采用季节性调整的SVR-PSO模型,可以极大地提高预测精度和收敛速度,且调节参数少,简单易行,可以实现模型数据的精准预测。
关键词：
乡村旅游 季节调整 流量预测,高质量发展
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周晓剑 肖丹 付裕
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时，均需从头开始学习，而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数，该损失函数对大的异常值比较敏感，而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下，Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择，在现实情况当中。基于此，本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法，该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中，而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比，在对真实数据进行预测建模时，增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
朱星辉 朱金福 巩在武
航空公司机型指派问题(FAP)是根据飞机舱位能力、运营成本、潜在收益及飞机可用性,将具有不同舱位容量的飞机指派给各定期航班的问题。它是航空公司整个计划过程的核心部分。本文根据我国航线的线性网络以及以周为周期的航班计划建立了每周的机型指派问题0-1整数规划模型,并提出了一种特殊有序集分枝定界算法对该问题进行求解。最后,以国内某航空公司干线网络为例,证明该模型具有很大的实践意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李坤 谭梦羽
文章将小波理论与支持向量机方法相结合,结合了二者的优势,提出了一种小波支持向量机回归的股票预测模型。该模型引入小波基函数来构造支持向量机的核函数,得到了一个新的支持向量机模型。并用3种大盘指数和13类不同行业的股票进行测试,取得了良好的效果。
关键词：
机器学习 小波核 支持向量机 股票预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
官振中 宋燕歌
由于航空业高固定成本和较低边际成本，以及其产品（服务）的易逝性特点，使得航空公司不得不更深层次的挖掘其短期内有限资源的更合理化利用。由于预测自身不可避免的固疾和近些年超售负面效应越来越明显，可召回这种对舱位进行柔性分配的思想越来越受到重视。本文引入减值成本来衡量可召回机制所带来的风险成本，利用多等级差别定价理论，并假定召回补偿是采用召回前补偿的方式，建立了可召回机制下线性需求的收益优化及定价模型，而后又采用非线性规划搜索算法分别求解，并对其进行了算例验证和分析。结论表明在淡季设置可召回票的目的更多是促销，而在旺季时设置可召回票的最大目的是为了规避高舱位需求预测的不准确所带来的机会收益的损失，更．．．
关键词：
收益管理 可召回机制 机票定价 优化模型
[期刊] 经济体制改革
[作者]
文军
航空公司战略联盟是当今世界航空运输业发展的趋势,将会给航空运输业带来深刻的变革。本文阐述了航空公司战略联盟产生的内在和外在动因,就中国航空公司战略联盟存在的误区进行了分析,指出:中国航空公司必须与世界空运业保持联系,不能游离于世界航空运输业主流之外;中国航空公司必须在竞争与合作中寻求自身的发展;必须认真总结我国航空公司战略联盟的经验与教训,以求壮大自身的实力,尽快赶上世界先进水平。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴兴伟 王雷 迟道才
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
关键词：
支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
[期刊] 特区经济
[作者]
刘璐 施昆昊
房地产的批量评估是房地产税制改革顺利进行的前提和基础,当前主流的房地产评估模型对输入数据有严格的要求和限制,而在操作性更强的整体估价方法中,比价关系的建立又常依赖于专家评分等主观性较强的方法,缺乏客观的数据分析。为解决现有算法的弊端,本文提出了一种基于支持向量机回归的房屋比价关系模型,该模型能够突破传统模型及整体估价对于数据的限制,提供科学客观的解决方案。本研究基于房地产交易数据,利用深圳市两个大型小区的真实成交数据及房屋的属性信息进行了比价关系的建模及实验。结果表明,该方法具有较好的精度,因此能够有效的应用于改进房地产整体评估中的比价关系模型。
关键词：
支持向量机回归 房屋比价关系 批量评估
[期刊] 企业经济
[作者]
白钊
国内高速铁路的崛起对航空运输产生了巨大的挤出效应。因此,如何有效地提高航空公司在交通运输业中的竞争力已成为非常迫切的问题。目前,制约我国航空公司发展的因素有很多,其中绩效管理水平低下的现象尤为严重。本文将价值链管理的思想融入航空公司绩效管理之中,从战略发展的角度理清航空公司绩效管理的基本思路,为航空公司达成战略目标和增强竞争力提供了有效的管理方法。
关键词：
航空公司 价值链 绩效管理
[期刊] 会计之友
[作者]
陈俣秀 李莉 赵东玮
以固定资产投资增加量、长期股权投资增加量、追加营运资本量和新增折旧与摊销量为输入指标,总资产增长率、净资产收益率和企业价值作为输出指标,运用DEA方法对2009—2013年我国四大航空公司的投资效率进行评价分析。结果显示:我国四大航空公司的综合效率同时受纯技术效率和规模效率的影响,但是主要受规模效率的影响;未来我国航空公司综合效率的提高除加强对现有规模的有效利用外也要重视技术创新和管理水平的提升。
关键词：
航空公司 投资效率 数据包络分析模型
[期刊] 管理世界
[作者]
李刚 陈利军 陈倩 张人骥
本文采用了案例研究方法,通过以东航自身资本结构为出发点的单独分析合理确认东航确实存在受益期较长的经营租赁飞机项目,进而推断经营租赁的一个动机很可能是隐藏负债,降低资产负债率。本文在明确了东方航空公司相当一部分经营租赁飞机长期持续性的基础上,按照合理方法及时确认为一项资本性的负债承诺,并计算其对东航综合资产负债表和利润表影响,还原出真实的资产负债率水平,从而就可以反映东航真正的资本结构和财务风险。基于本文对经营租赁动机的研究,笔者认识到只有不断健全完善租赁会计准则、正确界定真实经营租赁和融资租赁,才能使投资者得到关于公司资本结构的真实会计信息。
关键词：
经营租赁 动机 隐藏债务 资产负债率
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄巧玲 粟晓玲 杨家田
【目的】将小波变换与支持向量机结合，构建小波支持向量机回归模型（ＷＳＶＲ），并用其对日径流进行预测，为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息，通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列，通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入，建立小波支持向量机回归耦合模型，以泾河流域张家山站的日径流为研究对象，利用均方根误差（ＲＭＳＥ）、平均绝对误差（ＭＡＥ）、确定性系数（ＤＣ）、相关系数（Ｒ）及相对误差（ＲＥ）作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
张立杰 寇纪淞 李敏强 朱新杰
文章通过对2008年至2011年间月度棉花价格数据进行分析,建立了基于自回归移动平均的棉花价格ARIMA(1,1,1)模型,结果显示,ARIMA(1,1,1)模型能够很好的模拟国内棉花价格,平均相对误差百分比低于4%,在ARIMA模型的基础上,对该模型残差建立支持向量机模型,将自回归移动平均模型与SVM模型组合对棉花价格进行了预测,比较预测结果,组合预测模型对自回归移动平均模型有一定改进。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
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