1、“.....模型建立的过程是个比较复杂的过程，首先我们尝试着将数据轉化成图片，这样有利于直观的分析数据变化的趋势。在图中，我们发现机场人流量的变化是周期性变化，尤其在下午点到点。因此，我们先打算用均值模型处理这部分数据，在这过程中，我们还将标准差大于或者小于的数据剔除通过函数，提取出特定的时间序列数据，以及每十分钟的平均连接数。如下所示。本文以广州白云机场每天数万离港旅客在机场留下百万级的客流数据为基础，根据原始数据中的连接的人数表航班排班表机场登机口区域表机场接入点坐标表及安检旅客过关人数表中的数据通过算法来构建未来小时机场客流量预测模型。本研究项目通过构造均值模型与基于航空大数据的机场客流量时空分布预测论文原稿客流量进行预测。我们对第个点的预测，可以看出随着傍晚临近，客流量是增多的。这与我们日常观察也是相吻合的。根据以上数据分析评估公式......”。

2、“.....发现模型的误差率在百分之以内，对于第次做数据分析与预测的我们来说已经是非常好的成绩了。参考文献美埃里克马瑟斯编程从入门到实践人民邮电出版社，挪，编程个基本模型，而这个模型单独使用去预测所有的效果必然不好，每个都有自己最适合的模型，所以我们通过对前周每天下午点到点的数据进行预测，计算每个在每个模型上的平均误差，让每个挑选误差最小的那个模型进行预测。数据有缺失的情况，所有模型中包含了蛮多的异常处理部分。在将数据处理过后，我们将先前求取的两个均值模型和天下的数据剔除，而我们的剔除策略是对每天特定时间的数据求均值和标准差，然后将均值与标准差落在分位数以下和分位数以上的日子去除。通过设置两个较为接近的均值模型函数，只在些参数根据具体的登机口公共服务设施等因素的影响有所不同。通过对比组的设置，使得最后在误差分析挑选模型时，可以多个更好的选择。在函数中......”。

3、“.....我们发现了个问题，如果只用均值模型种模型来预测，数值就会在点这个时间点出现断点，这个时间点的前后平均客流量差距过大，但是在这段时间内，客流量成周期性变化而且与时间推移无关，因此这个时间段完美契合了使用模型进行分析和预测的条件。考虑到人们在机场移动具有连续性的特征，我们提出使用时间序列模型中的模型，对预测进行进步的修正与改进。移动平均模型，它是目前最常用的拟合平稳序列的模型，它又可细分为模型模型和模型大类。模型是根据平稳随机时间序列模型推导出来的。首先个普通的随机时间序列模型是这样的它表达的意思就是预测值是由过去值以及随机扰动项决定的。如果随机扰动项是白噪声，即ε，那么我们就得到这么个式子这里的就是具体成过去值的系数，而这个式子就是上面所描述的模型的就是具体成过去值的系数，而这个式子就是上面所描述的模型......”。

4、“.....也就是说其中是介白噪声的系数，这个式子就是模型。那么，我们把模型式子代入原来的式子就是这么样子这个就是时间序列模型模型。它主要刻画了个时间序列可以由它的自身过去值和滞后值来解释，同时它又是平稳的，即不会随着时间的变化来改变。由于这个有连续性的特征，我们提出使用时间序列模型中的模型，对预测进行进步的修正与改进。实验与结果分析数据预处理首先对得到的白云机场个表格的数据进行数据清洗，删除或者修补数据或者脏数据，以提高后期我们模型建立的效率。时间序列模型的建立在生产和科学研究中，对个或组变量进行观察测量，将在系列时刻按照时间次序排列，并用于解释变量和相互关系的数学表达式。第个点的预测，可以看出随着傍晚临近，客流量是增多的。这与我们日常观察也是相吻合的。根据以上数据分析评估公式，我们对我们的模型进行了误差分析，发现模型的误差率在百分之以内......”。

5、“.....参考文献美埃里克马瑟斯编程从入门到实践人民邮电出版社，挪，编程中国电力出版社，王立基于航空大数据的机场客流量时空分布预测论文原稿但如果这个随机扰动项不是白噪声而是个移动平均过程，也就是说其中是介白噪声的系数，这个式子就是模型。那么，我们把模型式子代入原来的式子就是这么样子这个就是时间序列模型模型。它主要刻画了个时间序列可以由它的自身过去值和滞后值来解释，同时它又是平稳的，即不会随着时间的变化来改变。由于这个特性，凡事符合条件的事件我们都用这个模型来预测未来的值。息等具有上千种特征值，无法分析。所以通过降低分析维度，使用主要的影响因素作为特征值，对该模型进行建立。基于航空大数据的机场客流量时空分布预测论文原稿。时间序列模型的建立在生产和科学研究中，对个或组变量进行观察测量，将在系列时刻按照时间次序排列......”。

6、“.....而模型是时间序列模型下的个种类，模型的全称是自回独使用去预测所有的效果必然不好，每个都有自己最适合的模型，所以我们通过对前周每天下午点到点的数据进行预测，计算每个在每个模型上的平均误差，让每个挑选误差最小的那个模型进行预测。数据有缺失的情况，所有模型中包含了蛮多的异常处理部分。在将数据处理过后，我们将先前求取的两个均值模型和分别与时间性，凡事符合条件的事件我们都用这个模型来预测未来的值。首先我们将这些乘客的行为信息以及机场的物理地址信息相结合，将所有可能考虑到的因素作为特征值，建立对应的模型进行预测。后通过实践发现机场复杂的地理位置信息较难总结出个或多个合适的特征，并且特征值越多并不能保证模型越精准。经分析发现特征值数量过多会造成预测效果的降低，此外，飞机起飞到达历史信息，机场位置信息，时间信模型是时间序列模型下的个种类......”。

7、“.....它是目前最常用的拟合平稳序列的模型，它又可细分为模型模型和模型大类。模型是根据平稳随机时间序列模型推导出来的。首先个普通的随机时间序列模型是这样的它表达的意思就是预测值是由过去值以及随机扰动项决定的。如果随机扰动项是白噪声，即ε，那么我们就得到这么个式子这时间序列模型及预测科学出版社，。基于航空大数据的机场客流量时空分布预测论文原稿。在引入时间序列模型之前，我们发现了个问题，如果只用均值模型种模型来预测，数值就会在点这个时间点出现断点，这个时间点的前后平均客流量差距过大，但是在这段时间内，客流量成周期性变化而且与时间推移无关，因此这个时间段完美契合了使用模型进行分析和预测的条件。考虑到人们在机场移动具序列模型融合，下列代码是融合的过程。通过使用来修正和中的数据。该函数中，是的编号，表示训练集使用的数据范围，表示未来预测时长，存储着每个点的误差调整。结论至此......”。

8、“.....我们基于航空大数据的机场客流量时空分布预测论文原稿合出来的结果非常满意，所以我们不再继续做调整。实际上，很多时候要考虑数据的平稳性处理，拟合后的差分分离，但在这个案例中我们并不需要做那么多，因为给的数据非常完美。我们可以看到利用模型拟合的结果是近乎完美的。除此之外，我们通过计算标准差，协方差等数学方法来评估这个模型，在本案例中，也是非常贴切的。模型融合通过上述步骤后，我们已经整合出了个基本模型，而这个模型。通过函数，提取出特定的时间序列数据，以及每十分钟的平均连接数。如下所示。我们以为例绘制了以时间为横轴，平均连接人数为纵轴的图标。通过该图我们发现，人数随着时间呈现规律性的周期变化，但也存在些特殊的天。在得到相应的数据后，我们考虑到些天会出现异常数据，所以我们需要将这些异常天数以及该天下的数据剔除......”。

9、“.....以实现提高资源利用率增大机场运行效率的效果。均值模型的建立均值方差模型是由在年提出的风险度量模型。在期初，他购买些证券，然后在期末卖出。那么在期初他要决定购买哪些证券以及资金在这些证券上如何分配，也就是说投资者需要在期初从所有可能的证券组合中选择个最优的組合。这时投资者的决策目标有两个尽可能高的收益率和尽中国电力出版社，王立柱时间序列模型及预测科学出版社，。基于航空大数据的机场客流量时空分布预测论文原稿。模型建立的过程是个比较复杂的过程，首先我们尝试着将数据轉化成图片，这样有利于直观的分析数据变化的趋势。在图中，我们发现机场人流量的变化是周期性变化，尤其在下午点到点。因此，我们先打算用均值模型处理这部分数据，在这过程中，我们还将标准差大于或者小于的数据剔除。分别与时间序列模型融合，下列代码是融合的过程。通过使用来修正和中的数据。该函数中，是的编号......”。