题目：航空旅客运输需求预测与机场布局规划研究

航空旅客运输需求预测是航空运输管理的重要内容。对未来航空客运需求的准确预测是政府机构进行航空运输系统各组成部分的投资预算和政策制定的重要依据，也是机场规划建设科学性和合理性的重要保障，同时也是航空公司收益管理的重要组成部分。开展对航空客运需求预测的深入研究对于我国民航业的发展具有重要的现实意义。另一方面，科学合理的机场布局规划又会进一步促进航空客运整体需求的快速增长。显然，对机场竞争力开展评价研究对进一步加快机场建设、优化机场布局尤为重要。因此，本文的研究内容包括两大部分，一是根据我国航空客运市场发展的特点和预测研究中存在的问题，提出一个基于TEI@I方法论的航空旅客运输需求综合集成预测理论框架，并对不同数据特点下航空客运需求的具体预测方法展开深入研究，尽量降低对未来航空客运市场预测的不确定性，为相关决策者提供参考。二是从机场自身发展和区位条件两个方面出发，建立了机场竞争力评价的指标体系，并基于对我国主要机场的综合以及分项竞争力进行评价的结果，对我国多层次机场体系格局的构建给出政策建议。本文的创新性工作和特色主要包括以下几个方面：

（1）提出了一个基于TEI@I方法论的航空旅客运输需求综合集成预测理论框架。该框架包括首先针对年度时间序列多变量、年度时间序列单变量、季节性长时间序列、季节性短时间序列等四种不同数据特点分别建立预测模型，接着利用专家经验等外部信息将不同模型预测值进行调整和综合，从而得到最终的预测值，为时间序列预测建模提供了一个新的视角。

（2）基于航空旅客运输需求影响因素的分析结果，提出了一个多变量的航空旅客运输需求预测模型。为了克服变量间严重的多重共线性，采用岭回归方法对模型参数进行估计，从而对我国航空客运需求的影响因素进行分析。通过对回归方程的结构稳定性进行检验，研究机票价格政策变化对我国航空客运需求的影响。最后，综合运用指数平滑、情景分析以及PSO-LSSVM等方法，对我国航空客运量进行预测，模型具有很好的经济解释能力。

（3）针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题，提出了一个基于奇异谱分析的集成预测模型SSA-WA。SSA-WA集成预测模型很好地综合了各单一模型的优点，克服了单一模型预测表现不稳定的缺点，具有高的预测精度和稳定的预测表现。

（4）针对存在异常数据的季节性时间序列预测，提出了一个基于异常点检测和处理的季节性时间序列混合预测模型SD-SVR-T-ARMA。该异常点检测和处理方法可以显著提高同一模型的预测精度，并且混合模型由于综合了T-ARMA和SVR模型的线性、非线性处理能力，预测性能明显优于其他单一模型。

（5）利用时间序列稳定的季节性，提出了一个基于CEEMDAN分解的季节性短时间序列混合预测模型CEEMDAN-SVR-APM。该模型既具有APM模型对变化方向的较强的预测能力，也具有SVR模型对小样本非线性问题强大的处理能力，在稳定季节性短时间序列预测中具有高的预测精度。

（6）设计了一套系统的评价方法，对我国主要机场竞争力进行评价。根据评价结果以及我国机场业发展的特点和各机场的优势和差异，对我国多层次机场体系格局的构建给出了政策建议。研究结论对我国制定机场布局规划具有科学的参考价值。