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研究生： 林東慶
Lin, Tung-Ching
論文名稱： 以灰色理論和類神經網路預測航空客貨運量之變化
Prediction of the Variations of Air Passenger and Air Cargo by Gray Theory and Artificial Neural Networks
指導教授： 蕭樂群
Shiau, Le-Chung
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 工學院 - 民航研究所
Institute of Civil Aviation
論文出版年： 2007
畢業學年度： 95
語文別： 中文
論文頁數： 155
中文關鍵詞： 灰色理論 、類神經網路 、航空 、預測
外文關鍵詞： Forecasting, Aviation, Artificial Neural Networks, Gray Theory
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    • 在航空產業裡，航空客、貨運量多寡對於整個航空公司的決策方針影響甚鉅，航空公司必須根據未來的客、貨運量決定並規劃出營運的機隊數量，藉此獲取企業最大利益。本論文根據灰色理論與類神經網路兩種理論，建構出航空預測模型，並以美國航空站的歷史資料為佐，作為預測模型的可靠度驗證，最後將其預測模型套用在大陸航空站，並對未來的客、貨運量做預測。研究結果顯示灰色理論在穩定的成長趨勢下，能準確地預測出未來脈動，從巨觀面來說，灰色理論之長期預測能力較佳。相對於類神經網路，由於類神經網路具有非線性的函數及良好的學習能力與模擬能力，在震盪劇烈的數據中只要有足夠的訓練範例，就能歸納出趨勢，更準確地預測出未來落點，因此在微觀面中，類神經之短期預測能力較佳。

    In aviation industry, the quantity of the air passenger and air cargo influences the decision making on the airline company’s policy. The fleet planning is determined in accordance to the trend of air cargo and air passenger traffic. In this article, gray theory and artificial neural networks were employed to build a model for aviation forecasting. The data from the United State’s airport is used to test and verify the reliability of the model. Then the model forecasts the future quantity of air cargo and air passenger in mainland China. Results show that the gray theory can be used to forecast the future quantity accurately if the trend is in a stable growth condition. So it is appropriate to forecast the long-term trend. Oppositely, the artificial neural networks is quite capable of learning and simulating under the condition of having enough training samples, even in a set of quite variable data. So it is quite appropriate to forecast the short-term trend.

    目 錄 中文摘要.....................................................I 英文摘要....................................................II 誌謝.......................................................III 目錄........................................................IV 圖目錄.....................................................VII 表目錄......................................................IX 符號說明.....................................................X 第一章 緒論..................................................1 1-1 研究背景...............................................1 1-2 研究目的...............................................3 1-3 研究對象...............................................4 1-4 論文架構...............................................5 1-5 論文研究限制與假設.....................................8 第二章 文獻整理與回顧.......................................10 2-1 灰色理論應用..........................................12 2-2 類神經網路應用........................................15 2-3 其他運量預測應用......................................18 2-4 小結..................................................21 第三章 研究工具-灰色理論與類神經網路........................22 3-1 灰色理論..............................................22 3-1-1 灰色生成........................................23 3-1-2 灰色關聯分析....................................24 3-1-3 灰色模型建立....................................24 3-1-4 灰色預測........................................29 3-1-5 灰色決策........................................30 3-1-6 灰色控制........................................31 3-2 類神經網路............................................32 3-2-1 處理單元........................................34 3-2-2 層..............................................36 3-2-3 網路............................................38 3-2-4 類神經網路的分類................................39 3-2-5 類神經網路的模型建立............................40 3-3 灰色類神經網路........................................44 第四章 研究設計.............................................46 4-1 研究流程..............................................46 4-2 研究資料..............................................48 4-3 程式驗證..............................................57 第五章 實證結果與討論.......................................58 5-1美國機場..............................................59 5-1-1 洛杉磯國際機場..................................60 5-1-2 舊金山國際機場..................................62 5-1-3 芝加哥歐海爾國際機場............................64 5-1-4 紐約甘迺迪國際機場..............................66 5-2大陸機場..............................................68 5-2-1 北京國際機場....................................69 5-2-2 上海浦東、虹橋機場..............................71 5-2-3 廣州新白雲國際機場..............................73 5-2-4 深圳寶安機場....................................75 5-2-5 香港赤臘角國際機場..............................77 第六章 結論與建議...........................................79 6-1 結論..................................................79 6-2 建議與未來工作........................................81 參考文獻....................................................83 附錄........................................................87

    1.江金山,吳佩玲,蔣祥第,張廷政,詹福賜,張軒庭,溫坤禮,”灰色理論入門”,高立圖書有限公司,1998
    2.傅立編著,”灰色系統理論及其應用”,科學技術文獻出版社,1996
    3.溫坤禮,黃宜豊,張偉哲,張廷政,游美利,賴家瑞,”灰關聯模型方法與應用”,高立圖書有限公司,2003
    4.葉怡成編著,”類神經網路模式應用與實作”,儒林出版社,2003
    5.鄧聚龍,”灰色系統理論教程”,華中理工大學出版社,1990
    6.鄧聚龍,”灰色預測與決策”,華中理工大學出版社,1986
    7.蘇木春,張孝德編著,”機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則”,2000
    8.于鴻潔,”臺灣共同基金淨資產價值的預測-類神經網路之應用”,國立政治大學統計研究所碩士論文,1996
    9.石珉宇,”台灣地區海洋貨櫃運輸商品運量預測方法之研究”, 國立交通大學運輸科技與管理研究所碩士論文,2001
    10.周湘蘭,”類神經網路在多重產品需求預測上之應用”,元智大學工業工程與管理研究所碩士論文,2001
    11.林佳慧,”台灣國際航空貨運量之預測”,國立高雄第一科技大學運輸倉儲營運研究所碩士論文,2005
    12.邱妍菁,”高速公路短期交通資訊之灰預測模型”,逢甲大學交通工程與管理研究所碩士論文,2005
    13.唐淑娟,”台灣地區鳳梨零售價格預測之研究-灰預測、類神經網路與預測組合之應用”,屏東科技大學農企業管理研究所碩士論文,2000
    14.黃宏斌,”高雄轉口貨櫃運量預測之研究-以類神經網路為預測模式”,國立海洋大學航運管理研究所碩士論文,2000
    15.黃雅蘭,”台灣股價指數期貨套利之研究-類神經網路與灰色理論之應用”,國立台灣科技大學資訊管理研究所碩士論文,2000
    16.溫裕弘,”航空運量預測與航空網路設計之研究-應用灰色理論”,國立交通大學運輸科技與管理研究所碩士論文,1996
    17.蔡宗憲,”類神經網路模式於短期列車旅運量需求預測之應用”, 國立成功大學交通管理研究所博士論文,2005
    18.蘇承正,”中國大陸經濟發展對亞洲航空站運量之分析與預測”, 國立交通大學運輸科技與管理研究所碩士論文,2004
    19.Che Chiang Hsu, Chia Yon Chen,“Applications of improved grey prediction model for power demand forecasting”,Energy Conversion and Management, Volume 44, Issue 14, August 2003, Pages 2241-2249,2003
    20.Diyar Akay, Mehmet Atak,“Grey prediction with rolling mechanism for electricity demand forecasting of Turkey”,Energy, Volume 32, Issue 9, September 2007, Pages 1670-1675,2006
    21.Janet Ceglowski,“On the structural stability of trade equations: the case of Japan”,Journal of International Money and Finance, Volume 16, Issue 3, June 1997, Pages 491-512,1997
    22.Rob Law, Norman Au,“A neural network model to forecast Japanese demand for travel to Hong Kong”,Tourism Management, Volume 20, Issue 1, February 1999, Pages 89-97,1996
    23.Tobias Grosche, Franz Rothlauf, Armin Heinzl,“Gravity models for airline passenger volume estimation”,Journal of Air Transport Management, Volume 13, Issue 4, July 2007, Pages 175-183,2007
    24.William Seabrooke, Eddie C.M. Hui, William H.K. Lam, Gordon K.C. Wong,“Forecasting cargo growth and regional role of the port of Hong Kong”,Cities, Volume 20, Issue 1, February 2003, Pages 51-64,2003

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    校外：2007-07-05公開
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