基于大样本数据的机场业务量需求预测方法

来源：系统工程与电子技术杂志2023年第12期北京时间：

作者：陈斌, 吴瑾

单位：1. 南京航空航天大学民航学院, 江苏 南京 211106；2. 中国民航工程咨询有限公司, 北京 100621

摘要：机场业务量预测是机场建设规模决策的重要依据, 基于大量样本数据, 采用模型构建和实证分析的方法研究机场业务量需求预测。首先提出相关性回归和主成分回归两种预测方法, 针对每个机场的客、货吞吐量, 构建一元线性回归、相关性回归、主成分回归和逐步回归4类细分预测模型, 并利用203个机场的客、货吞吐量数据对构建的模型进行实证分析。分析结果表明: 机场客、货吞吐量与各类宏观变量存在着不同程度的关联性, 其中与国内生产总值(gross domestic product, GDP)、社会消费品零售总额、居民可支配收入等变量呈现高度相关性。从4类预测方法的预测效果来看, 构建的相关性回归和主成分回归模型预测效果表现较好。统计发现, 在可允许的最大绝对误差百分比下, 在203个机场中回归分析法可有效预测的机场数量占比达50%以上。机场客、货吞吐量量级越高, 回归分析法可有效预测的机场数量越多, 旅客吞吐量千万级以上机场和货邮吞吐量5万吨以上机场的可预测机场数量占比均可达90%以上。

关键词：机场,旅客吞吐量,货邮吞吐量,预测方法,回归分析法

基金资助：国家自然科学基金(51768014)