民航客运量预测：基于判别分析的进化ε-SVR模型

"该研究主要探讨了如何通过改进支持向量回归机（SVR）来提升民航客运量预测的准确性。研究者考虑了民航客运量与其影响因素之间的关系，并利用马氏距离来优化惩罚因子，构建了一个基于进化ε-SVR的预测模型。通过对中国民航客运量的仿真实验，该模型与标准ε-SVR、BP神经网络和线性回归方法进行了比较，显示出更小的训练和测试相对误差，从而证明了其预测性能的优越性。" 民航客运量预测是航空业管理和规划中的关键问题，准确的预测能够帮助航空公司和相关部门做出有效的决策。传统的ε支持向量回归机是一种常用的数据建模工具，它利用核函数将数据映射到高维空间，寻找最优的超平面以最小化边界错误。然而，原始SVR可能在处理复杂数据关系时表现不足。 在本文的研究中，作者引入了判别分析，特别是马氏距离的概念，这是一种衡量样本间差异性的统计指标，它可以更好地反映样本之间的结构关系。通过对训练样本和测试样本的马氏距离进行加权，研究人员调整了SVR的惩罚因子，创建了一个进化ε-SVR模型。这种改进使得模型能够更好地捕捉影响民航客运量的复杂关系，提高了预测的精度。 在实验部分，作者选择了中国民航客运量作为研究对象，选取了适当的模型参数和核函数。通过对比分析，进化ε-SVR模型在训练集和测试集上的相对误差都比标准ε-SVR、BP神经网络和线性回归模型要小。这表明，该模型对于民航客运量的预测具有更高的精确度和稳定性，尤其在处理非线性和复杂关联问题时，其优势更为明显。 该研究的贡献在于提供了一种新的、基于判别分析的预测方法，对于提升民航客运量预测的准确性具有实际意义，也为其他领域的预测问题提供了借鉴。同时，它强调了在模型构建过程中考虑影响因素之间内在关系的重要性，以及利用统计距离方法优化模型参数的有效性。未来的研究可以进一步探索更多影响民航客运量的因素，以及如何结合其他机器学习技术来优化预测模型。