《表4 2015-2019年我国民航运输量静态预测》

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《基于时间序列数据挖掘的我国民航运输量预测分析》

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预测分为动态预测（Dynamic Prediction）和静态预测（Static Prediction），动态预测基于时间序列的每期的预测值进行迭代，因而可以得出超出样本范围外的预测值；静态预测利用时间序列滞后期t-1实际观测值计算第t期预测值。因为静态预测使用样本的实际观测值进行预测，预测效果要好于动态预测，本文选择静态预测。下面根据建立好的ARIMA（1，1，2）模型对民航运输量进行短期静态预测。观察表4，2015年、2016年、2017年预测的相对误差都非常小，分别为0.1004%、0.0265%和0.9362%，预测值与真值非常接近；同时对2018-2019年2年进行预测，预测2019年民航运输量会达到67 646万人，发展速度较快。