新冠疫情影响下基于GA-BPN模型的民航客运生产量评价方法

摘要

2020年初爆发新冠肺炎疫情,民航运输业受到了巨大的冲击,虽后续国内疫情得到了一定程度的控制,但国外疫情的泛滥,以至于2021年国内各地疫情的点状爆发,对民航客运生产仍持续造成不同程度的影响。鉴于民航客运生产与市场环境紧密相关,且根据国家卫健委的预判,疫情在今后较长一段时间内将长期存在。为了让民航客运生产运营单位在未来能够科学地评价有疫情存在的特殊市场需求,以及合理地规划和安排航班生产,本文提出一种遗传优化算法(GA)结合反向传播神经网络(BPN)的预测模型。实例应用的结果表明,GA-BPN模型相比传统BPN模型降低具备更高的预测精度,可为未来民航的生产规划提供一定程度科学地指导。