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基于BP神经网络的航空运输量短期预测模型
引用本文:吴璇.基于BP神经网络的航空运输量短期预测模型[J].西安电子科技大学学报(社会科学版),2007,17(3):67-70.
作者姓名:吴璇
作者单位:天津大学,管理学院,天津,300010
摘    要:随着我国经济的发展,航空运输业也空前繁荣发展,航空运量受多方面的影响。本文运用误差反传神经网络,综合时间因素、实际进出空港的实际架次与飞机类型、进出空港旅客人数和货物量以及空港气象条件等,探索航空运量的短期预测模型。

关 键 词:航空  运量  人工神经网络  预测模型
文章编号:1008-472X(2007)02-0067-04
修稿时间:2007年1月5日

Model for Forecasting Air Transportation Based on Back Propagation Neural Network
WU Xuan.Model for Forecasting Air Transportation Based on Back Propagation Neural Network[J].Journal of Xidian University (Social Sciences Edition),2007,17(3):67-70.
Authors:WU Xuan
Abstract:With development of economics in China,air transportation industry becomes increasingly prosperous.However,it is restricted to many factors.The paper constructs a model for predicting short-term air transportation capability based on back propagation neural network,and consideration of time,type of airplane,times of taking off or landing,quantity of cargo and climate conditions etc.
Keywords:Air transport  Back propagation neural network  Model
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