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基于时间序列的数据挖掘在航空客流量预测中的应用研究的开题报告

一、研究背景和意义

航空运输在现代交通中占据着重要的地位，而客流量的预测则是航空公司经营决策的重要依据。客流量预测需要综合考虑诸多因素，如节假日、航班时刻、天气等等，同时客流量的变化也呈现出一定的规律，因此可以采用时间序列的数据挖掘方法来预测客流量。相比传统的统计方法，时间序列的数据挖掘方法可以更好地适应客流量变化的复杂性和随机性，提高预测的准确度。因此，研究基于时间序列的数据挖掘在航空客流量预测中的应用，对于提高航空公司运营效率、优化客流管理具有重要的现实意义和研究价值。

二、研究内容和技术路线

本研究旨在应用时间序列的数据挖掘方法，对航空客流量进行预测，具体研究内容包括：

1.数据采集和预处理：利用航空公司提供的航班数据和客流数据，对数据进行清洗、筛选和格式化处理，为后续建模做好数据准备工作。

2.时间序列数据挖掘方法的概述：介绍常用的时间序列分析和预测方法，如平滑方法、回归方法、ARIMA模型、神经网络模型等。

3.时间序列数据挖掘方法在航空客流量预测中的应用：根据不同的航线、季节、节假日等因素，选择合适的时间序列预测方法进行建模，并对预测结果进行分析和评估。

4.实验设计和评估：对比不同的时间序列预测方法的准确度和效率，提出适合航空客流量预测的时间序列数据挖掘模型。

技术路线为：

1.数据采集和预处理：使用Python语言的pandas、numpy、matplotlib等库对数据进行数据清洗，取样、格式化等。

2.时间序列数据挖掘方法的概述：阅读相关文献，理解常用的时间序列分析和预测方法。

3.时间序列数据挖掘方法在航空客流量预测中的应用：分别采用不同的方法进行模型建立，使用模型训练数据集来获取模型参数并进行模型预测，选取MAPE和RMSE等指标进行模型效果评估。

4.实验设计和评估：选取典型的航班数据进行实验验证，对比各种方法的优劣。

三、预期研究结果和创新点

本研究预计得到以下结果：

1.对时间序列数据挖掘进行了理论介绍和实际应用探索，建立了适合航空客流量预测的时间序列数据挖掘模型。

2.验证了时间序列数据挖掘在航空客流量预测中的有效性和应用前景。

本研究创新点在于运用时间序列数据挖掘方法对航空客流量进行预测，大大提高了预测的精度和效率，并为航空公司的经营决策提供了有力的支持。同时，本研究也丰富了时间序列数据挖掘在实际领域的应用研究。