熵值法与马尔科夫链组合预测在机场货邮吞吐量中的应用

"机场货邮吞吐量是衡量航空运输业发展水平的重要指标，对于机场的规划与决策具有重大意义。传统的预测方法，如线性回归、非线性回归、时间序列分析等，虽然各有其适用场景，但在面对复杂且多变的数据时，它们的准确性可能会受到影响。为了提升预测的精确度，研究者开始探索更先进的预测技术，例如熵值法和马尔科夫链的组合预测模型。 熵值法是一种基于信息熵理论的数据处理方法，用于评价不同预测模型的权重分配。它能够客观地评估每个单一预测模型的预测效果，根据各个模型的预测误差大小动态调整权重，从而构建出一个综合性的预测模型。这种方法克服了单一模型的局限性，提高了预测的全面性和准确性。 马尔科夫链模型则是一种基于状态转移概率的统计模型，适用于处理具有时间依赖性的序列数据。在货邮吞吐量预测中，马尔科夫链可以捕捉到吞吐量在不同状态之间的转移规律，通过计算状态间的转移概率来预测未来的状态分布，进一步完善预测结果。 在论文中，作者张文宇、孟旋和苏锦旗针对西安咸阳国际机场的货邮吞吐量进行了实证研究。他们首先分别应用了多种单一预测模型，然后采用熵值法将这些模型进行组合，得到一个综合预测模型。最后，结合马尔科夫链对组合预测模型的结果进行修正，以增强预测的可信度。实证结果显示，这种组合预测模型相比单一模型，不仅提升了预测的实用性，而且在预测精度上有了显著的提高。 论文的这一研究方法为航空货邮吞吐量的预测提供了新的思路，对于机场管理者的决策支持具有实际价值。未来，这种方法可能被广泛应用于其他机场的货邮吞吐量预测，以帮助行业更好地应对市场需求的变化，制定更为科学合理的机场发展规划。同时，这也为其他领域的预测问题提供了一个有效的研究范例，展示了多元模型融合与优化的潜力。"