1. 毕业设计（论文）主要目标：
通过对中国1990-2016年民航客运量数据的进行统计分析，在历年数据中找到民航客运量的影响因素之间的关系，通过主成分分析降维思想使民航客运量影响因素综合化，得到一个综合模型。用新的模型对近几年的民航客运量数据进行检验，并评价分析。同时采用其他的方法对数据进行再次建模，通过BP神经网络去学习训练得到新的模型；然后使用adaptive-lasso方法选出重要的影响因素，建立GM(1,1)模型去预测影响客运量因素的数据，将所得预测值代入神经网络模型中，预测出近几年的客运量数据，并分析评价，选出最优的预测检验模型。制定合理运输计划，节约初始投资，给相关部门提供可靠的数据与建议，促进我国航空业的健康发展。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文通过对1990-2016年中国民航客运量的统计分析，首先利用二次移动平均法对民航客运量进行计算预测；其次用相关系数法判断自变量之间有无多重共线性，若有则用主成分分析的方法消除共线性，为后文进行回归提供更加精确的依据；然后利用线性回归方法对数据进行建模预测，同时分别利用基于BP神经网络的预测模型、灰色预测与神经网络组合预测模型等进行预测。将这几种方法得出预测值与真实值的误差进行比较，选出最优的预测模型，为航空客运未来发展提供合理的方案。
3. 主要参考文献
[1] Abed, SY. Jasimuddin, SM. An econometric analysis of international air travel demand in Saudi Arabia[J]. Journal of Air Transport Management, 2001, 7(3): 143-148.
[2] Orhan, S. Demand Forecasting for Domestic Air Transportation in Turkey[J]. The Open Transportation Journal, 2013, 7(1): 20-26.
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