民航货邮周转量短期预测：ARIMA-GM组合模型研究

"这篇论文探讨了基于ARIMA-GM模型的短期民航货邮周转量预测方法，旨在提高预测精度，为民航市场的决策提供有力支持。ARIMA模型在处理季节性数据方面表现出色，而灰色GM（1，1）模型则擅长捕捉时间序列的增长趋势。论文结合这两种模型的优势，构建了一个组合预测模型，用于更精确地预测月度民航货邮周转量。研究发现，组合模型在预测中提高了准确性，同时，ARIMA模型适用于各种类型的时间序列，而灰色GM（1，1）模型则能有效反映序列的增长动态。该研究对于理解民航货邮周转量的发展规律以及指导民航业的经济决策具有重要意义。" 在民航运输领域，货邮周转量是衡量行业生产力和效率的关键指标之一，其预测对于规划和管理至关重要。传统的预测方法，如回归分析、时间序列预测、灰色预测和神经网络等，虽然取得了一些成果，但因民航货邮周转量受众多复杂因素影响，如宏观经济状况、运输设施、季节变化及竞争环境等，使得预测工作面临挑战。ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）通过整合趋势、季节性和随机波动，能够较好地适应这些复杂的动态变化。 另一方面，灰色预测GM（1，1）模型是一种简单且有效的预测工具，它通过对原始数据的一阶差分和线性化处理，可以揭示时间序列的基本增长趋势，尤其适合处理具有线性增长特征的数据。在民航货邮周转量预测中，灰色GM（1，1）模型可以捕捉到总量的长期演变，弥补ARIMA模型可能在趋势捕捉上的不足。 论文中，作者首先独立建立了基于ARIMA和GM（1，1）的两个时间序列模型，然后将它们结合形成ARIMA-GM组合模型。通过对比分析，组合模型在预测精度上优于单一模型，尤其在处理民航货邮周转量这种具有季节性和趋势性的数据时。这表明，将两种模型的优势结合起来，可以更准确地预测未来几个月的货邮周转量，为航空公司和政策制定者提供更可靠的参考数据，从而更好地规划运力、优化资源配置和制定市场策略。 这篇论文的研究成果不仅丰富了民航货邮周转量预测的理论，也为实际运营提供了实用的预测工具，对于提升民航运输行业的运营效率和经济效益具有积极的推动作用。