基于BP神经网络的机场旅客吞吐量预测研究
BP神经网络是一种常用的机器学习算法，在机场旅客吞吐量预测中发挥着重要作用。本研究通过BP神经网络模型来预测机场旅客吞吐量，提高预测精度，并降低误差。下面是本研究的知识点总结：
1. BP神经网络的基本原理
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它由输入层、隐含层和输出层组成。BP算法是指反向传播算法，该算法通过反向传播误差来调整神经网络的权值和偏置，提高神经网络的预测精度。
2. 数据预处理
在机场旅客吞吐量预测中，原始数据需要进行预处理，以去除噪音和异常值。灰色关联度可以用来计算各个影响因素与旅客吞吐量之间的关联度，从而选择最相关的输入变量。
3. BP神经网络模型的建立
BP神经网络模型的建立需要选择合适的神经元个数、激励函数和学习率。合理的选择可以提高神经网络的预测精度。 本研究中，BP神经网络模型使用了2005-2009年的数据作为训练样本，2010-2014年的数据作为测试样本。
4. 预测结果分析
本研究的预测结果表明，BP神经网络模型可以很好地预测机场旅客吞吐量，误差较小。该模型可以为机场管理提供有价值的参考。
5. 数据挖掘技术在机场旅客吞吐量预测中的应用
数据挖掘技术可以用于机场旅客吞吐量预测，包括BP神经网络、决策树、支持向量机等。这些技术可以帮助机场管理者更好地预测机场旅客吞吐量，提高机场运营效率。
6. 机场旅客吞吐量预测的重要性
机场旅客吞吐量预测对机场管理具有重要意义，可以帮助机场管理者更好地分配资源，提高机场运营效率。
7. 未来研究方向
未来研究方向包括BP神经网络模型的改进、深度学习技术在机场旅客吞吐量预测中的应用等。
本研究的BP神经网络模型可以很好地预测机场旅客吞吐量，提高机场管理效率。但是，机场旅客吞吐量预测仍然是一个复杂的问题，需要进一步的研究和改进。
