| 基于稀疏重建的航空货运量模型研究 |
| |
| 引用本文： | 游庆山,雷开洪,徐海文.基于稀疏重建的航空货运量模型研究[J].数学的实践与认识,2015(2):113-121. |
| |
| 作者姓名： | 游庆山 雷开洪 徐海文 |
| |
| 作者单位： | 中国民航飞行学院计算机学院;电子科技大学电子工程学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金民航联合基金(U1233105);中国民航飞行学院面上项目(J2013-38) |
| |
| 摘 要： | 压缩感知(Compressed Sensing CS)理论广泛应用于应用数学、图像重建、信道估计以及谱估计等不同领域.在理论方面,依据压缩感知基本理论建立差分稀疏凸优化模型,并推导差分稀疏重建限制子空间特征值的稳定性条件;在应用方面,研究此模型在我国航空货运量建模与预测中的应用,以1998-2007年我国航空货运量的统计数据为基础,利用凸优化理论建立我国航空货运量的差分稀疏模型.通过拟合误差指标的详细比较可知:相对于灰色理论模型、回归分析模型,航空货运量的差分稀疏模型具有更高拟合精度.实验证明,差分稀疏理论可以为航空货运量的短期预测以及航空货运业调控提供有效理论支持.
|
| 关 键 词： | 凸优化 航空货运量预测 灰色GM(1 1) 回归分析法 差分稀疏 |
Sparse Recovery Model of Air Cargo Volume |
| |
| YOU Qing-shan;LEI Kai-hong;XU Hai-wen.Sparse Recovery Model of Air Cargo Volume[J].Mathematics in Practice and Theory,2015(2):113-121. |
| |
| Authors: | YOU Qing-shan;LEI Kai-hong;XU Hai-wen |
| |
| Institution: | YOU Qing-shan;LEI Kai-hong;XU Hai-wen;School of Computer Science,Civil Aviation Flight University of China;School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology of China; |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
