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    基于熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)場旅客吞吐量預(yù)測

    2021-11-19 11:16:38殷小曼
    計(jì)算機(jī)仿真 2021年10期
    關(guān)鍵詞:第三產(chǎn)業(yè)吞吐量旅客

    高 偉,殷小曼

    (中國民航大學(xué)空中交通管理學(xué)院,天津300300)

    1 引言

    交通運(yùn)輸業(yè)是作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和關(guān)系國際民生的服務(wù)性行業(yè)之一。航空運(yùn)輸具有快速、遠(yuǎn)程、舒適,安全的特點(diǎn),在政治、經(jīng)濟(jì)、文化、社會建設(shè)中發(fā)揮著越來越重要的作用。民航所具有的特殊地位、特殊價值是其它運(yùn)輸方式不可替代的。在民航界,也長期存在著“民航運(yùn)輸增長率是國民經(jīng)濟(jì)增長率的1.5-2倍”的說法,許多學(xué)者也將GDP的增長列為影響機(jī)場旅客吞吐量的首要因素。葉舟、李忠民、李曉峰(2005)[1],楊松、王威(2006)[2],劉蘭娟、董萬好(2009)[3]都曾驗(yàn)證討論了國民經(jīng)濟(jì)的增長可帶動民航業(yè)的發(fā)展。而近些年,我國經(jīng)濟(jì)形勢嚴(yán)峻,個別城市GDP增長緩慢,甚至出現(xiàn)負(fù)增長,但機(jī)場旅客吞吐量逐年上升,且增長速度遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)增速的2倍。在這種情況下,再純粹的用GDP作為預(yù)測機(jī)場旅客吞吐量的指標(biāo),結(jié)果將不盡人意。因此研究一種考慮了各因素的權(quán)重下預(yù)測旅客吞吐量的發(fā)展的預(yù)測方法勢在必行。

    目前,對于旅客吞吐量的預(yù)測較多采用的是計(jì)量經(jīng)濟(jì)法、時間序列法及組合預(yù)測法。2001年,Grubb[4]采用Holt-Winters方法分別進(jìn)行了英國航空旅客運(yùn)輸量的長期預(yù)測和首都機(jī)場流量的短期預(yù)測。Hong jun等人(2011)[5]提出先采用GDP、人口、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值影響等指標(biāo)預(yù)測機(jī)場群旅客吞吐量,再建立旅客選擇模型,按比例分配至各機(jī)場來預(yù)測新建機(jī)場旅客吞吐量。屈拓(2012)[6]提出了利用灰色模型對線性變化部分進(jìn)行預(yù)測,然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性變化部分進(jìn)行預(yù)測,并對預(yù)測誤差進(jìn)行補(bǔ)償?shù)臋C(jī)場旅客吞吐量組合預(yù)測模型。黃邦菊等人(2013)[7]根據(jù)影響機(jī)場旅客的因素建立了多元線性回歸預(yù)測模型,預(yù)測該機(jī)場未來年的旅客吞吐量。陳玉寶、曾剛(2014)[8]為了克服了兩種單一預(yù)測方法的缺陷采用組合加權(quán)方法對首都機(jī)場2012-2016年的旅客吞吐量進(jìn)行預(yù)測。劉月(2019)[9]根據(jù)影響因素對航空市場帶動的滯后性,通過隨機(jī)森林重要度指數(shù)確定各因子的滯后期,在此基礎(chǔ)上用多元回歸的方法預(yù)測旅客吞吐量。以上方法多局限于對于算法本身精度的優(yōu)化,而各指標(biāo)與旅客吞吐量之間深層關(guān)系、影響程度也是需要關(guān)注的。本文擬采用偏相關(guān)關(guān)系,分析剔除了其它因素影響下,GDP與機(jī)場旅客吞吐量的純相關(guān)關(guān)系,再利用熵值法確定各影響因素的權(quán)重,最后使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測機(jī)場旅客吞吐量。

    2 GDP與機(jī)場旅客吞吐量的偏相關(guān)分析

    機(jī)場旅客吞吐量受到市場需求與民航運(yùn)輸供給兩方面因素的制約,它與所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān);居民收入及生活水平的提高以及空閑時間的增加,也會使人們外出旅游的人次加大,這些都會使航空客運(yùn)量的需求增長[10]。通過分析,本文認(rèn)為可能影響到機(jī)場旅客吞吐量的相關(guān)指標(biāo)包括:GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值、社會消費(fèi)品零售總額、常住人口、航線數(shù)、旅游人數(shù)等。以呼和浩特為例,采集呼和浩特市2009至2018年上述指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),見表1。

    表1 呼和浩特2009-2018年各指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

    下文中以Ci,i=1,2…6分別表示GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值、社會消費(fèi)品零售總額、常住人口、航線數(shù)、旅游人數(shù)。如表2所示,僅通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)可知,各指標(biāo)與機(jī)場旅客吞吐量相關(guān)性系數(shù)大于0.5,顯著性水平也均小于0.05,可認(rèn)為各指標(biāo)與機(jī)場旅客吞吐量顯著相關(guān)。

    表2 各指標(biāo)與機(jī)場旅客吞吐量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)

    為了研究GDP與機(jī)場旅客吞吐量的關(guān)系,就必須消除其它指標(biāo)對機(jī)場旅客吞吐量的影響,用偏相關(guān)系數(shù)來來表示兩個指標(biāo)間的純相關(guān)程度。偏相關(guān)系數(shù)建立在皮爾遜相關(guān)系數(shù)的基礎(chǔ)上。

    rxy表示x與y的皮爾遜相關(guān)系數(shù),以三個指標(biāo)為例,當(dāng)指標(biāo)3為控制變量時,指標(biāo)1和指標(biāo)2之間的偏相關(guān)系數(shù)為[11]

    (1)

    一般認(rèn)為隨著國民收入水平的不斷提高,居民消費(fèi)需求也會更加旺盛。GDP的增長離不開社會消費(fèi)品零售總額數(shù)據(jù)的支持,同時第三產(chǎn)業(yè)是拉動經(jīng)濟(jì)增長的主要動力。將社會消費(fèi)品零售總額和第三產(chǎn)業(yè)增加值作為控制變量,分析GDP與機(jī)場旅客吞吐量的偏相關(guān)系數(shù),結(jié)果見表3。

    表3 機(jī)場旅客吞吐量與GDP的偏相關(guān)系數(shù)

    通過剔除社會消費(fèi)品零售總額與第三產(chǎn)業(yè)增加值對機(jī)場旅客吞吐量和GDP之間相關(guān)性的影響,可得到兩者的純相關(guān)性。偏相關(guān)系數(shù)-0.114<皮爾遜相關(guān)系數(shù)0.754,且P值0.788大于0.05。由此可以看出,如果去掉社會消費(fèi)品零售總額和第三產(chǎn)業(yè)增加值的影響,呼和浩特機(jī)場旅客吞吐量與GDP的增長關(guān)系是微弱的。

    3 熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立

    3.1 熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

    常用于確定權(quán)重的方法有德爾菲法、層次分析法和熵值法等,其中層次分析法和德爾菲法屬于主觀賦權(quán)法,無法克服主觀隨意性較大的缺陷,同時聘請專家會產(chǎn)生很大的工作量,而熵值法屬于客觀賦權(quán)法,能使評價結(jié)果更具有科學(xué)性和說服力[12]。

    設(shè)有m個評價方案,n個評價指標(biāo),熵值法步驟:

    1)計(jì)算第j個指標(biāo)下第i個方案指標(biāo)值的比重fij

    (2)

    2)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej

    (3)

    3)各指標(biāo)的權(quán)重

    (4)

    通過計(jì)算,可得到每個指標(biāo)權(quán)重

    表4 熵值法得到的各指標(biāo)權(quán)重ωj

    GDP所含信息熵占權(quán)重最低,再一次驗(yàn)證了前文關(guān)于呼市GDP與機(jī)場旅客吞吐量關(guān)系的討論。

    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個由大量簡單的處理單元廣泛連接組成的非線性系統(tǒng),用來模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能,具有良好的非線性映射能力、自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力和并行信息處理能力[13]。如圖1所示的神經(jīng)元模型,將輸入值通過加權(quán)求和再經(jīng)過激勵函數(shù)的映射,可以得到相應(yīng)的輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中使用最廣泛的一種模型。

    圖1 神經(jīng)元模型

    通過每年各指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)測當(dāng)年機(jī)場旅客吞吐量,以各指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)乘以權(quán)重后的數(shù)值NCi為輸入,當(dāng)年機(jī)場旅客吞吐量為輸出,則輸入層單元數(shù)為6,輸出層單元數(shù)為1。隱層單元數(shù)由4~13試算所得,選取網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作效率高、輸出誤差較小的隱層單元數(shù)11。即采用6-11-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。輸入層到隱層函數(shù)及隱層到輸出層函數(shù)都選用tansig,訓(xùn)練函數(shù)為trainlm,該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    經(jīng)過Matlab仿真,可得到預(yù)測旅客吞吐量,2009-2018年白塔國際機(jī)場實(shí)際旅客吞吐量、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值及熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值對比及其相對誤差如表5,圖3所示。

    表5 2009-2018 白塔國際機(jī)場旅客吞吐量預(yù)測值對比

    圖3 實(shí)際旅客吞吐量、熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測對比

    由預(yù)測結(jié)果可以看出,經(jīng)過熵值法確定權(quán)重后的輸出結(jié)果誤差更小,與實(shí)際旅客吞吐量的最小相對誤差是-0.12%,最大誤差是-6.48%,訓(xùn)練結(jié)果令人較滿意。這表明熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可有效降低誤差,應(yīng)用于機(jī)場旅客吞吐量預(yù)測是可行的,并且具有準(zhǔn)確性。

    4 機(jī)場旅客吞吐量預(yù)測

    本文是研究基于熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法預(yù)測機(jī)場旅客吞吐量,根據(jù)文中建立的預(yù)測模型可預(yù)測得到呼和浩特白塔國際機(jī)場未來年旅客吞吐量。

    首先根據(jù)該機(jī)場歷史數(shù)據(jù)以及該地區(qū)的“十三五”規(guī)劃。采用趨勢外推法等較優(yōu)的預(yù)測方法得到未來年呼和浩特市的GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值、社會消費(fèi)品零售總額、常住人口、航線數(shù)、旅游人數(shù),如表6所示。

    表6 2019-2025年各指標(biāo)預(yù)測值

    利用熵值法計(jì)算未來年各指標(biāo)的權(quán)重,再建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將各指標(biāo)預(yù)測值作為輸入,可得到2019-2025年機(jī)場旅客吞吐量。為了驗(yàn)證熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的準(zhǔn)確性,分析2009-2018年白塔國際機(jī)場旅客吞吐量的增長趨勢,采用時間序列法進(jìn)行預(yù)測,將兩者進(jìn)行比對,如表7。

    表7 2019-2025 呼和浩特白塔國際機(jī)場預(yù)測旅客吞吐量

    對比兩種方法得到的預(yù)測值,相差較小。熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得結(jié)果偏大,是由于該方法考慮了各種指標(biāo)的影響,且對于各指標(biāo)值樂觀預(yù)測后得到機(jī)場旅客吞吐量,而時間序列法僅考慮了數(shù)據(jù)序列本身的變化,通過數(shù)據(jù)自身增長的規(guī)律性所得數(shù)值,較為保守??偟膩碚f,熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法通過預(yù)先設(shè)定的各指標(biāo)重要性系數(shù),對各統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地收斂到最優(yōu)結(jié)果,預(yù)測較為合理。

    5 結(jié)語

    本文通過探究旅客吞吐量的影響因素,創(chuàng)新地采用了熵值-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對機(jī)場旅客吞吐量進(jìn)行預(yù)測。利用各指標(biāo)所攜帶信息的熵值,定量與定性分析相結(jié)合,求得各指標(biāo)權(quán)重,再進(jìn)行后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。研究表明,該結(jié)合方法在機(jī)場吞吐量預(yù)測上是可行有效地,并且由于對案例的選取并無特殊要求,所以該方法具有一定的普適性;機(jī)場旅客吞吐量受到GDP、旅游人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)增加值等指標(biāo)的影響,且具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,該預(yù)測方法綜合考慮了各指標(biāo)的影響,不受數(shù)據(jù)本身增長變化的限制,所以該方法可用于中長期預(yù)測。

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