机场吞吐量预测方法探讨

各种定量预测方法的特点以及其各自的优 缺点， 以供预测者事先选择之用。
图１ １ ９ ９ ４ －２ ０ ０ ６ 年全国机场旅客吞吐量
图３ 预测方法的划分 图２ １ ９ ９ ４ －２ ０ ０ ６ 年全国机场货邮吞吐量
变化的程度作数量上的描述，更多地依据 历史统计资料， 较少受主观因素的影响。 具 体到对机场吞吐量的预测， 首先， 要尽可能 多地收集机场历年吞吐量数据，数据越是 丰富， 吞吐量发展趋势才能判断得越准确 ；
法， 如图３ 所示。 定性预测法是以逻辑判断 为主的一种方法，主要是通过对预测者所 掌握的信息和情报，并结合各种因素对事
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（一）一元线性回归预测法 一元线性回归预测是指成对的两个变 量数据的散点图呈现出直线趋势时，采用 最小二乘法， 找到两者之间的经验公式， 即 一元线性回归预测模型，然后根据自变量 的变化， 来估计因变量变化的预测方法。 预测机场吞吐量时， 往往将吞吐量作 为因变量， 年份作为自变量， 考察两者之间 的关系。如果两者的散点图呈现出直线趋 势时，即可采用该方法。 （二）计量经济法 计量经济法主要考查的是吞吐量发展 趋势与相关经济因素之间的关系。通过分 析各种经济指标与吞吐量发展之间的相关 性， 找出相关性最高的若干指标， 作为外生 变量， 吞吐量作为因变量， 建立计量经济模 型，进行预测。 一般来说， 影响机场吞吐量最显著的 两个经济指标是国内生产总值 （Ｇ ＤＰ） 和国 内外旅游人数。航空吞吐量的发展趋势随 着机场发展的不同时期所呈现出的特点是
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吉吉 文／ 张慧 王 （ 南京航空航天大学）
rport traffic forecast methods
物的发展前景作出判断，并把这种判断定 其次，收集机场所在地区历年国内生产总 量化。具体方法有德尔菲法、 主观概率法、 值 （或国内生产总值指数） ， 国内外旅游人 定性预测的优点在于 ： 注重 现机场资源有效配置的基本根据， 专家会议法等。 数的数据。 一般来说， 这两个数据与吞吐量 于事物发展在性质方面的预测，具有较大 关系最密切， 其预测的准确度直接影响着机场改建、扩 即使是通航历史较长的机场， 建的规模。 近几年， 随着我国航空运输事业 的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作 在作吞吐量预测时，也应考虑这两个数据 的发展， 国内各机场的旅客吞吐量、 货邮吞 用， 且简单迅速， 省时省费用；缺点是：易 的影响； 再者， 在预测方法的选择上， 要考 吐量都在急剧增长，图１ 、图 ２ 展示了１ ９ ９ ４ 受主观因素的影响，比较注重于人的经验 虑各方法的合适性、 精确性等。 本文概括了
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场吞吐量的预测是机场乃至航空 公司经营决策的基本前提，是实
－２ ０ ０ ６ 年我国机场总的旅客吞吐量以及货 邮吞吐量的变化发展趋势。 关于预测的方法很多，按其性质大体 可分为两类，即定性预测法以及定量预测
和主观判断能力， 从而易受人的知识、 经验 和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是 缺乏对事务发展作数量上的精确描述。 本文研究的重点着眼于机场吞吐量在 数量方面的分析，因而集中于定量预测方 法的分析和比较。定量预测法注重于事物 发展在数量方面的分析，重视对事物发展
不同的， 机场发展处于投入期时， 航空吞吐 量的发展是缓慢的， 一般属于线性函数 ； 机 场发展处于成长期时，航空业务量发展可 以用指数函数拟合；机场发展处于饱和期 时，航空吞吐量的发展可以用抛物线函数 拟合。目前中国大部分机场处于投入期和 成长期，经济计量模型一般选用线性回归 或指数曲线函数。
（三）时间序列平滑预测法 时间序列是对某种经济统计指标按照 时间先后顺序排序所形成的数值序列。这 些按照时间的先后顺序收集起来的数值序 列，通常揭示了某种经济现象内在的发展 变化趋势 （如上升趋势、 下降趋势、 稳定趋 势等） 。 时间序列预测技术主要是通过对时 间序列建立一个描述经济现象变化发展趋 势的动态模型，并利用模型在时间上进行 外推，从而可以预测某经济现象的未来发 展趋势。时间序列平滑预测法包括一次移 动平均法、 二次移动平均法、 一次指数平滑 法、 二次指数平滑法、 布朗单一参数线性指 数平滑法、霍尔特双参数线性指数平滑法 和布朗二次多项式指数平滑法。 机场历年吞吐量数据构成了一个时间 序列， 对该时间序列建立动态模型， 并利用 模型在时间上进行外推，从而可以预测目 标年份的机场吞吐量。 （四）趋势外推法 趋势外推法是根据过去和现在的发展趋
附表 各种预测方法的优缺点比较 一元线性回归 前期数据收集工 作简单， 只需要 收集历年吞吐量 优点 数据即可， 计算 简单， 模型容易 建立。 由于影响吞吐量 发展的因素较 多，一元线性回 归模型考虑因素 缺点 过于简单，预测 精度不高，预测 结果不可作为最 终结果单独使 用。 计量经济法 模型经济涵义明确，即 相关经济因素导致机场 吞吐量变化，计算不复 杂； 若外生变量， 吞吐量 发展趋势判断准确，则 预测结果准确度较高。 前期搜集数据较多，工 作量大；影响吞吐量发 展的经济因素并不是一 成不变的，而是随着机 场所在地区产业结构、 人口等因素的改变而改 变的，这种改变会导致 模型的失效，影响预测 结果的准确程度。 时间序列平滑法 适用于预测短、 近 期的吞吐量发展趋 势；操作简单，所 需的数据只是历年 吞吐量， 数据收集 工作量不大。 预测值往往会滞 后；即使是二次移 动平均和二次指数 平滑对远期吞吐量 的预测也不够理 想，因为当预测期 限拉长时，平滑系 数一直不变，影响 预测的精度。 趋势外推法 所需的数据较少，易 于收集，数据处理不 复杂， 易于操作；如果 吞吐量发展处于平稳 期，该方法可以很好 神经网络法 神经网络具有自学习功 能， 可以不断地用新数据 来训练网络， 这样就可以 不断地根据环境变化来 修正预测模型；此外， 当 灰色预测法 要求样本数据 少，原理简 单，短期预测 精度高，模型 可检验。
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势推断未来的一类方法的总称。 趋势外推的 基本假设： 未来是过去和现在连续发展的结 果。 趋势外推法的基本理论是：决定事物过 去发展的因素， 在很大程度上也决定该事物 未来的发展， 其变化不会太大；事物发展过 程一般都是渐进式的变化， 而不是跳跃式的 由三层构成，它们是输入层、隐层和输出 层。输入层单元数由处理器构成的样本维 数决定 ； 输出层有一个神经元， 输出值由数 据处理器提供；隐层的神经元个数由输人 神经元个数和输出神经元个数决定。
的拟合吞吐量发展的 训练好网络后， 网络的计 趋势。 算是相当容易而快捷的。 由于 Ｂ Ｐ 算法是一种梯 度搜索算法，因此对于 高度非线性的问题，常 常会使搜索陷入到局部 极小， 而不是全局最小 ； 此外，可能会出现网络 因素的影响出现较大变 训练时，数据拟合非常 动时，预测会出现较大 好，实际预测时偏差较 大的情况。 误差。 考虑的因素较少，自变 量取时间ｔ ， 仅能预测稳 定的、在时间和空间方 面延续的过程以及与之 相应的趋势，一旦吞吐 量增长或减少由于外界 涉及较多高 等数学方法， 计算虽不复 杂但很繁琐。
（六）灰色预测法 变化， 掌握事物的发展规律， 依据这种规律 目前用来对机场吞吐量预测的灰色模 推导， 就可以预测出它的未来趋势和状态。 型有 Ｇ Ｍ （ １ ， １ ） 、Ｇ Ｍ （ １ ， Ｎ） 、Ｐ Ｇ Ｍ （ １ ， Ｎ） 。灰 机场的吞吐量在发展过程中大部分是 色预测是近年来应用比较广泛的一种预测 渐进式的，随着时间的变化呈现出一定的 方法， 灰色模型简称Ｇ Ｍ （ Ｇｒ ａ ｙ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ） 模型， 上升或下降的趋势。 对这种趋势加以分析， 是以灰色模块为基础，以微分拟合法而建 使用数学模型描述并向未来年份推导，即 立的模型。灰色 Ｇ Ｍ （ １ ， １ ） 预测模型具有要 可预测未来年份吞吐量。常用的趋势模型 求样本数据少、 原理简单、 运算方便、 短期 有： 多项式曲线模型， 指数曲线模型， 对数 预测精度高、 可检验等优点， 已广泛应用于 曲线模型和生长曲线模型。 经济、 生物、 生态和环境等领域。 该模型充 （五）神经网络法 分应用数学的语言和工具，对部分现实的 人工神经网络是属于人工智能范畴的 信息加以归纳，找出因素本身或因素之间 一种计算机技术，它根据人们对生物神经 的数学关系。灰色预测采用将原始数据进 网络的研究成果设计出来，具有良好的数 行直接累加、 移动平均加权累加等方式， 使 学描述性，可以方便地用计算机程序加以 生成数列呈现一定规律性，利用典型曲线 模拟。 在数值预测方面， 它不需要预先确定 逼近其相应曲线， 以逼近的曲线作为模型， 样本数据的数学模型，仅通过学习样本数 对系统进行预测。 据即可以进行相当精确的预测。 目前， 神经 对于机场吞吐量的预测可分为近期、 网络预测法已经被用于机场吞吐量的预测， 中期和长期。 对于中、 长期的预测结果， 进 普遍使用的算法是误差反向（Ｂ Ｐ）算法。 入预测期后，要根据环境的变化及实际值 基于 Ｂ Ｐ 神经网络的机场旅客吞吐量 与预测值的差异，年年对后面年份预测结 预测模型的结构由数据处理器和 Ｂ Ｐ 网组 果不断地进行修正、 估计， 使得中、 长期预 成。数据处理器将实测的机场旅客吞吐量 测结果准确度更高。 （编辑 王璇） 时间序列值进行处理构成输入样本，Ｂ Ｐ 网
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