利用類神經網路及灰色理論預測航空客運量之變化-以台灣桃園國際機場為例

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題名:	利用類神經網路及灰色理論預測航空客運量之變化-以台灣桃園國際機場為例
作者:	范俊海;莊依珊
貢獻者:	淡江大學運輸管理系
關鍵詞:	航空客運量、類神經網路、灰色理論
日期:	2015-08-03
上傳時間:	2015-09-11 15:49:46 (UTC+8)
出版者:	台北市：台北市交通安全促進會
摘要:	航空客運量多寡對於整個航空公司的決策方針影響甚鉅，航空公司必須根據未來的航空客運量來決定規劃多少的機隊加以營運，因此需要更精確的預測工具與方法，來預測出更精準的航空客運量，以利航空公司做出最佳的營運決策。因此，本研究針對過去相關文獻所分析過的變數進行迴歸分析，藉此篩選變數，並利用灰色預測、類神經網路預測及灰色類神經預測，以具代表性之三座機場作為可靠性的依據，發現以 9 年資料進行類神經網路預測其效果及穩定性最佳，因此用來預測臺灣桃園國際機場，其客運量未來兩年皆會持續成長。
關聯:	第二十三屆海峽兩岸都市交通學術研討會論文集
顯示於類別:	[運輸管理學系暨研究所] 會議論文

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