基于GA-ELM算法的东北地区机场客流量预测

摘要：

通过对中国民用航空局公布的2005至2020年东北地区四个机场客流量数据的分析,发现货物量以及起落架次是影响客流量的主要因素.针对此问题,本文提出一种遗传算法优化的极限学习机神经网络,对大连、沈阳、哈尔滨、长春四个地区的机场每年的客流量数据进行预测.结果表明,遗传算法对极限学习机的优化效果明显,以桃仙机场为例,对误差进行评判,GA-ELM算法的R2为0.9992,高于ELM算法的0.8467,其他误差(RMSE、MAE)也相对降低.本研究可以为机场运营提供科学依据.

关键词：客流量预测、神经网络、极限学习机、遗传算法

分类号：U8(航空运输)

在线出版日期：2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-73