本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
随着我国经济的持续发展和人民生活水平的不断提高，航空出行已经成为人们出行方式的重要组成部分，作为我国北方重要的航空枢纽，天津滨海国际机场旅客吞吐量逐年攀升，为保障机场运行效率和服务质量，本文旨在通过建立回归模型对天津滨海国际机场旅客吞吐量进行预测。
数据来源及预处理
本文选取了2010年至2019年天津滨海国际机场的旅客吞吐量数据作为研究对象，数据来源于民航局官方网站，涵盖了每个月的旅客吞吐量数据，为了提高模型的预测精度，对原始数据进行以下预处理：
1、数据清洗：剔除异常值和缺失值，确保数据准确性。
2、数据标准化：对数据进行归一化处理，消除量纲影响。
3、数据转换：将时间序列数据转换为滞后变量，以便在模型中考虑时间因素。
回归模型构建
本文采用线性回归模型对天津滨海国际机场旅客吞吐量进行预测，线性回归模型表达式如下：
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε
Y表示旅客吞吐量，X1、X2、...、Xn表示影响旅客吞吐量的自变量，β0、β1、β2、...、βn为回归系数，ε为误差项。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
根据数据预处理结果，选取以下自变量：
1、时间（月份）：作为滞后变量，反映季节性因素。
2、国内外航线数量：反映航线网络规模。
3、航班密度：反映航班运行频率。
4、旅游旺季指数：反映旅游市场需求。
5、经济增长率：反映经济发展水平。
模型训练与预测
1、模型训练：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，得到回归系数。
2、模型预测：将测试集数据输入模型，得到预测值。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、评估模型：采用均方误差（MSE）和决定系数（R²）评估模型预测效果。
本文通过建立线性回归模型对天津滨海国际机场旅客吞吐量进行预测，结果表明，模型预测精度较高，在实际应用中，可根据模型预测结果，为机场运营管理提供决策依据，提高机场运行效率和服务质量。
未来研究方向：
1、考虑更多影响因素，提高模型预测精度。
2、引入机器学习方法，构建更复杂的预测模型。
3、将模型应用于其他机场旅客吞吐量预测，验证模型普适性。
标签： #天津滨海国际机场旅客吞吐量
评论列表