最新基于多种方法对于北京首都国际机场旅客吞吐量的预测专业知识讲座

1、目录筛选数据一元线性多元线性非线性时间序列自回归误差分析数据筛选剔除第一产业数据筛选剔除剔除接待国内旅游、接待入境旅游与旅游外汇收入以此方法逐一剔除城镇居民可支配收入，农村居民纯收入，出口，财政收入。剔除数据主要运用的理论：t检验,f检验，结合显著性水平数据筛选筛选后的数据一元线性预测模型选择一元线性方程的计算 Y=0.485X1+556.622一元线性预测数据时间GDP旅客吞吐量预测旅客吞吐量实际值误差201118773.859449042.998637867.5061175.49263201222162.6331310547.404008192.9362354.468201326163.0

2、970812323.36192201430885.6644014419.88895201536460.6782716894.84939201643042.0094819816.55233201750811.3032523265.63697201859982.9926527337.29831201970810.2169532143.91448202083591.8083337818.14844多元线性 后退法筛选自变量剔除掉第三产业，固定投资、进出口总额、国内旅游收入作为自变量。多元线性方程的计算固定投资（X1）、进出口总额（X2）、国内旅游收入（X3）Y=0.585X1+0.228X2+1.2

3、66X3+420.156多元线性预测数据时间固定投资预测进出口总额预测国内旅游收入预测旅客吞吐量预测误差20117562.12607.12849.78411.4-543.89420128887.42978.93264.29531.9-1338.964201310444.93403.63739.110802.0201412275.43888.94283.112241.2201514426.64443.44906.313871.3201616954.95077.05620.115716.8201719926.25800.96437.717805.3201823418.36628.07374.320

4、167.6201927522.37573.18447.122838.4202032345.68652.99676.125856.3非线性预测模型选择非线性计算过程非线性时间旅客吞吐量预测旅客吞吐量实际值误差20118362.314787867.506494.8087820129444.209398192.9361251.27339201310666.07673201412046.02609201513604.50972201615364.62592201717352.46139201819597.47787201922132.94876202024996.45230预测数据时间序列预测模型选择

5、时间序列计算过程时间序列预测数据时间旅客吞吐量预测旅客吞吐量实际值误差20118362.37867.50620129444.28192.936201310666.1201412046.0201513604.5201615364.6201717352.5201819597.5201922132.9202024996.5自回归预测数据时间旅客吞吐量预测旅客吞吐量实际值误差20118281.197917867.506413.691920129267.804768192.9361074.869201310365.9617201411588.2812201512948.8015201614463.1482201716148.7137201818024.8567201920113.1247202022437.5014误差分析 一元线性 多元线性误差分析 非线性 自回归误差分析由于2003年我国发生严重的传染病非典，这造成当年北京国际机场旅客吞吐量明显下降，导致预测与实际值相差较大。若剔除2003年，整体看来一元线性、多元线性、非线性与时间序列稳定在一定范围内，其中多元线性拟合最好总结预测的准确度不仅与预测模型选取有关还有影响预测的其他相关因素有关(l) 地区经济发展和结构:城市G D P 、社会零售商品销 售 总额、产业结构 等；