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文檔簡介
1、首先，綜述了各種航班需求預測方法，對簡單均值法、簡單指數(shù)平滑法、回歸法、增量法做了分析、比較，增量法在準確性、時間復雜度、魯棒性、可擴展性等方面都具有比較好的結果；提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的航班需求預測模型(BPDFM)，與增量法、回歸法進行了比較，可以得出：BPDFM算法具有預測精度高、適應性強、易于實現(xiàn)等優(yōu)點。然后，對最大速度粒子群模型和最大最小速度粒子群模型作了仿真比較，最大速度粒子群模型對高維函數(shù)的優(yōu)化效果要優(yōu)于最大最小速度粒子群
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