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摘要
网络搜索行为反映了搜索者的需要和偏好,因此可以用来进行需求预测。本文基于网络搜索数据和历史航空客运量数据构建了一个两阶段的分解集成预测模型对航空客运需求进行预测。模型第一个阶段为网络搜索数据预处理,通过对网络搜索关键词的拓词、降噪、筛选以及季节分解,得到三个关键词数据库(分别为季节项库、趋势项库和随机干扰项库),其中趋势项库和随机干扰项库中的序列将分别作为下一阶段预测模型的输入。第二个阶段为预测评价,通过季节分解将航空客运需求序列分解为季节项、趋势项和随机干扰项,并根据不同子序列的数据特征分别选择不同的模型进行预测并集成。实证结果显示,本文所提出的预测模型较基准模型具有更优的预测性能,可以为交通运输管理提供更科学可靠的决策支持。
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