灰色GM(1,1)模型在机场旅客吞吐量预测中的应用研究

灰色模型GM（1，1）是一种在预测领域广泛应用的统计模型，特别是在不确定性和不完全数据的背景下，它因其简单易用和相对较高的预测精度而受到青睐。在《民航科技》2004年第六期的文章中，作者吴桂先探讨了如何将灰色模型应用于机场旅客吞吐量的预测，这是一个关键的机场运营指标。 文章首先介绍了灰色系统理论，由华中理工大学邓聚龙教授在1982年提出，它是研究含有不确定信息的系统的一种理论，针对的是变化的、时间相关的灰色过程。机场旅客吞吐量系统作为典型的灰色系统，由于其数据中既有已知信息也有未知或不确定因素，灰色模型正好适合这种场景。 GM（1，1）模型作为灰色模型的一种基础形式，它的建立方法基于原始时间序列的一阶差分，这种方法特别适用于数列预测，也就是对连续时间序列的预测。通过对机场旅客吞吐量数据进行处理，构建GM（1，1）模型，可以捕捉到数据背后的潜在规律，从而实现短期预测。 作者在文中提出了一种针对普通周和特殊周（如节假日）的机场旅客吞吐量数据处理方法，这旨在提高预测的精度，使之更具实际应用价值。与传统的预测方法相比，GM（1，1）模型及其改进版本在机场旅客吞吐量预测中的应用具有创新性，因为在中国当时尚未广泛采用灰色理论或其他预测模型来进行此类预测。 实践结果显示，GM（1，1）模型在机场旅客吞吐量的短期预测中表现出较高的准确性，这对于机场运营管理来说，意味着可以通过该模型进行有效的资源调度和决策制定，提升服务效率，降低运营风险，从而提高整体经济效益。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于将灰色模型GM（1，1）引入机场旅客吞吐量预测，通过改进的数据处理策略，实现了对机场业务量的精准预测，为机场的决策支持和规划提供了有力工具。