基于时间序列模型的航班运行风险短期预测

作者：王岩韬; 陈冠铭

来源：中国安全科学学报, 2020, 30(05): 33-38.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2020.05.006

• 航班运行风险
• 短期预测
• 时间序列模型
• 向量自回归(VAR)模型
• 移动平均自回归(ARMA)模型

针对国内航班运行风险预测技术匮乏的现状,采用移动平均自回归(ARMA)方法,构建航班日运行风险的单变量预测模型;采用向量自回归(VAR)方法,构建航班日运行风险的多变量预测模型;经稳定性检验后,对比2种方法的短期预测效果,发现使用ARMA的单变量预测模型,未来第3天预测精度达到80.76%,可用预测周期为1～3天;而VAR多变量预测模型计算出未来第1天预测精度可高达92%,第7天预测精度仍达到80.64%,适用预测周期为1～7天。结果表明:基于ARMA和VAR的时间序列模型可用于航班运行风险的短期预测,而VAR模型精度更好,更加符合实际需求。

• 单位
  中国民航大学