中国通用航空产业的经济发展预测

文摘

针对解决问题的系统外部对中国通用航空产业的影响,结合功能理论和灰色系统理论,应用贝叶斯网络推理技术、灰色贝叶斯网络推理预测模型和系统建立控制系统的影响。基于功能分析的动态演绎系统影响进化的因素,选择通用航空生产操作的飞行时间预测系统的发展趋势。根据当期信息的通用航空产业,灰色贝叶斯网络推理预测模型用于预测当前和未来的趋势,以预测经济在中国通用航空产业的发展趋势。预测结果更精确的比其他现有的模型。

1。介绍

近年来,中国的通用航空产业列为战略性新兴产业,发展已由国家高度重视和整个社会。2010年11月,国务院和中央军事委员会发表意见深化中国低空空域管理改革,使计划关于深化我国低空空域管理改革。2014年11月,国家低空空域管理改革会议上举行,和10个区域,包括沈阳、西安飞行控制区域,被列为试点地区空域改革和2015年计划介绍给整个国家。因此,中国低空空域将逐步开放,通用航空经济肯定会成为一个新的经济增长点,推动国民经济的发展,和及时的通用航空经济发展已经成为普遍趋势的研究。2016年,国务院发布意见深化经济体制改革的重要工作,它提出了创新新兴通用航空的操作和监督模式类型和介绍有关政策,促进通用航空的发展。在13^th五年计划期间,将把重点放在促进通用航空的发展。超过500个通用机场和5000多个通用飞机将建,年飞行能力将达到200万小时,整个行业的规模将超过1万亿元。尽管一些指标可能在短期内无法实现,这表明政府高度重视通用航空的发展,国务院文件的发行,相关部委和地方省市发布文件,提供了良好的发展条件中国通用航空产业的发展。

国际经验表明,通用航空产业的投入产出比是1:10(作为比较,汽车工业的比例只有1:4),和employment-driven比例是1:12,具有强大的推动作用。换句话说,它可以逐步创建一个大的市场规模为1000亿和就业的数以百万计的人。例如,在美国,有超过220000的注册通用航空飞机,占总数的96%民用航空器舰队在美国。通用航空制造业的营业额约为200亿美元,和相关行业的年产值约为1500亿美元。2015年,通用航空产业为美国经济贡献了2190亿美元,占14.5%的航空经济和美国GDP的1.26%。成熟的通用航空和其核心产业的生产和操作可以驱动不同行业的整个国民经济的发展。通用航空经济运行的研发生产和服务产业链,产业链和相关产业链的基础上,形成了独特的产业集群促进区域协调发展的现代制造业和高新技术产业和现代服务业,促进区域经济增长和产业结构的转型升级。

2。文献综述

在中国航空经济的研究起步相对较晚,但在中国航空经济的实证研究是全面的和显示逐渐富集的趋势。研究主要集中在以下三个部分,即航空经济的形成,航空经济对区域经济发展的影响,和航空经济的发展及其理论研究的元素。

研究航空经济的形成,或者指出航空的分类和空间布局的城市(1曹],提出了蛛网模型的航空产业的空间布局2]。丽安等人认为航空经济区是与中心城市和内陆地区通过生产要素的流动和商品(3]。卡萨达和王分析了航空城的形成,和他们认为机场在区域发展最活跃的地区,经济发展的增长极4,5]。曹和胡认为,航空经济的发展有积极的反馈影响机场的发展(6- - - - - -8]。

在研究航空经济对区域经济的发展,卡萨达首先分析了航空运输之间的相关性和第二、三产业的就业率在机场所在城市,他得出的结论是,航空运输的就业率和二三产业表现出正相关(9]。在此基础上,中国学者刘利用投入产出模型计算的影响,对北京的经济首都机场(10]。航空客运联系和就业增长在美国大都市地区研究了欧文和卡萨达11]。Goetz在他的研究中发现,城市人口的增加和就业水平将导致航空客流量的增加,但进一步的经验证据表明,这一趋势会逐渐削弱(12]。常春藤等人表明,城市空气服务连接性的变化会显著影响当地核心管理部门的就业水平和辅助建设(13]。通过实证分析,按钮等人表明,枢纽机场的存在可以吸引高科技人才本地就业(14]。Kloukos和Fudalej分析了航空需求在美国西南部的影响通过评估特定的经济活动区域航空客运卷(15]。卡萨达和绿色分析航空客运和货运体积和地区GDP,他们指出,减少航空服务的自由,海关质量,腐败会增加货物体积对经济的积极影响16]。Debbage研究许多机场和区域经济结构的操作在卡罗莱纳,美国,和显示,而当地经济结构对机场的运作产生重大影响,它也有一个主要的转换(17]。

的因素和航空经济的理论研究,黄和程阴和Wang Jaslin et al .,和熊研究了航空经济区的发展现状和影响因素,提出建议,发展自己的特色航空工业(18- - - - - -21]。Haya El纳赛尔和Lyona介绍航空经济发展的过程和经验,为其他地区发展航空经济提供参考(22,23]。江使用DEA窗口分析方法探讨航空经济的运作效率的七个江苏省民用机场资源的区域一体化的角度(24]。曹和马的效率计算航空经济区在北京、上海、广州和郑州,他们得出的结论是,机场经济的经济效率很低,和工业发展是不平衡的25,26]。此外,还有其他学者研究通用航空从产业链的角度(27- - - - - -29日]。

通过对国内外文献的分析与航空业的发展,发现以下问题在当前的研究。目前,人们对航空经济的理论研究主要侧重于航空经济的概念和内涵。摘要航空经济的未来发展展望。

3所示。通用航空产业发展:预测研究

的快速发展的一个重要象征通用航空产业的飞行小时数的通用航空飞机,飞机的数量,和通用航空企业的数量。最明显的变化在中国通用航空改革政策和措施是通用航空的飞行小时数,这是一个重要指标,消除体制障碍限制在中国通用航空的发展。与此同时,通用航空飞行小时的变化也反映了通用航空产业的发展趋势。

因此,通用航空飞行时间生产操作的指数是用于研究的未来发展趋势通用航空产业通过各种预测模型。

3.1。设计通用航空飞行时间生产操作功能的贝叶斯预测算法

灰色贝叶斯网络推理预测模型的建立与系统管理功能分析的因素可以预测系统的未来发展趋势。系统的功能分析因素的监管能全面反映影响因素引起的系统监管和调控因素之外的系统及其相关影响因素的发展趋势系统后系统的监管。换句话说,系统后系统监管的发展趋势应该是广义的映射t,贝叶斯网络推理技术是用于建立系统的贝叶斯推理网络模型管理功能分析的因素 ,以推断和测量系统管理功能分析的因素。

灰色系统理论将所有随机量视为灰数,也就是说,所有白色的数字给定的范围内变化。灰数的处理不是要发现的概率分布或统计法律但用数据处理的方法来发现数据之间的法律。采矿方法和寻找规律的数字处理的数字序列中的数据并生成新的序列被称为一代的数字。以下是积累过程的定义。

定义。顺序的过程积累的数据在每一个时间序列x叫做积累代操作,用前。积累的新序列称为累积生成序列。具体来说,假设原始数字列 ,和累积生成操作序列 ,和和满足 在哪里 是一个正整数。当 ,上述前命名一般积累的一代。

最后,预测数据的灰色贝叶斯网络推理模型和系统的贝叶斯网络推理数据监管功能分析因素是用来预测未来的发展趋势后的系统系统的监管。

的主要问题相关的算法步骤设计灰色功能预测模型如下:步骤1:功能分析的源数据序列预测因素构建了基于 和 ,数据序列和功能分析因素 步骤2:系统数据序列的功能分析因素是由1-AGO积累数据序列功能分析的因素步骤3:邻的平均值生成的是 步骤4:最小二乘估计的参数 进行第五步:确定模型和时间响应公式第六步:功能分析因素的预测序列数据由1-AGO积累了吗

定理1。功能分析的因素等于发展航空工业链的系数 。

证明。假设航空产业链是由政府监管政策的n次方^th阶段航空产业链的价值 通过模型估计的数据处理方法。如果和代表最悲观和乐观的价值观的航空工业链,分别还有 。
假设功能分析的因素 ,与方程(2)的形式获得灰色号码: 假设系统发展航空工业链的系数 ,的发展趋势的估计价值表达的航空工业链方程(35所示),如下: 它可以从方程(3), 比较方程(2)和(4),有 然后,有 乐观和悲观的概率发展的航空产业链可以推断出贝叶斯推理网络。推理的理论基础的发展趋势,由贝叶斯推理网络控制系统通过定理的结论1 。换句话说,推理的发展系数的变化航空产业链通过进行贝叶斯推理网络。的结论 ,功能分析的因素被替换成 ,和未来发展趋势的预测价值系统的调节后的灰色贝叶斯网络推理最终得到预测模型。

3.2。当前数据推断通用航空产业发展的政策法规

问候的上界估计和当前数据的下界 ,在政府的宏观调控下,最初的航空业的发展趋势已经极大地干扰,这可能会导致严重的经济衰退,并可能导致快速增长。因此,历史统计从2015年到2018年被认为是预测上限和下限的通用航空产业发展的新政策规定在2019年。

据统计通用航空飞行时间的生产业务从1月到2019年8月(如表所示1),它应该被认为是在初始阶段的2019年实施新的监管政策,政策效应尚未充分体现在实现期间的对冲政策新规定的航空产业链。的时间,这些政策的效果将逐步释放。因此,本文使用数据从2019年2月至8月的上下界估计今年的飞行时间长度的通用航空生产操作。所示的估值公式如下方程:

的基础上 (100000小时) (100000小时),飞行时间间隔的灰色数字表示通用航空2019年生产作业,如方程所示(8):

根据方程(9),这个地区的灰数表示为函数代数形式,如下面所示:

这样,灰色预测问题的贝叶斯网络推理预测模型通用航空飞行时间的生产操作航空工业的发展可以分为以下六个步骤。第一步:整理原来的初始化序列。根据表1与方程(10),包含系统的序列的预测源数据管理功能分析的因素可以解决,见 步骤2:运营商设计和数据处理。考虑到航空产业链的新规定后,航空产业链的发展模式需要新的调整,和弱化缓冲算子构造见以下方程: 在处理方程(11)和削弱操作符(见方程(13)),数据序列可以获得如下: 第三步:生成通过1-AGO 。方程(14)可以通过获得1-AGO从方程(13): 第四步:进行相邻的平均值 。公式(15)可以通过生成邻的均值方程(14), : 第五步:执行参数的最小二乘估计 : 第六步:进行预测的灰色贝叶斯网络推理预测模型。

通用航空的预测价值生产飞行持续时间从2019年到2021年与系统控制功能分析的因素方程所示(17)- (19),分别。

事务的功能表示2019年航空产业链的价值如下:

事务的功能表示2020年航空产业链的价值如下:

事务的功能表示2021年航空产业链的价值如下:

3.3。灰色动态预测效果分析贝叶斯网络推理预测模型

在政府的宏观调控政策的影响下和其他因素在航空工业的发展,他们相互影响通用航空飞行时间的生产操作,并建立了灰色贝叶斯网络推理模型,如图1。

在图1,每个节点都有两种状态,即好(G)和坏(B),并表示为每个状态的概率和 。根据实际的经济发展,专家们计算条件概率表,如表所示2- - - - - -4。

链式法则和条件独立的贝叶斯网络推理用于计算相对条件概率如下:

系统的系统开发系数 。根据定理1 ,系统的功能分析因素调控, 。

用系统控制功能分析的因素 预测方程,预测的飞行时间航空工业的生产业务从2019年到2021年获得如下: (10000小时), (10000小时), (10000小时)。

摘要GM(1, 1)模型和指数平滑模型和比较模型选择。不考虑新政策的影响在航空工业的生产经营飞行时间的统计数据,根据生产经营飞行时间的航空工业从2015年到2018年,GM(1,1)模型可以用来预测航空工业的生产经营飞行时间从2019年到2020年。一个指数平稳回归模型建立了基于飞行时间航空工业从2015年到2018年的统计数据。这三个模型被用来预测在航空工业生产操作的飞行时间2019年,2020年和2021年,如表所示5。

这三个模型是用来比较和分析飞行时间的预测价值,2019年他们的航空工业中的错误,如表所示6。

根据上述预测结果,可以得出以下主要结论:(1)预测效果分析。国家实施航空业监管和控制政策,这导致航空业转换情况。预测模型依赖于历史数据预测未来的值,和GM(1, 1)模型和指数回归模型在这种情况下将导致实际值与估计值的偏差。也就是说,GM(1,1)是8.34%,和指数回归是13.57%。贝叶斯网络推理的灰色预测模型基于当前的经济信息修改历史趋势预测与实际结果只有5.59%的偏差,这意味着预测结果更加准确。(2)模型选择分析。经典的GM(1,1)和指数回归模型适合开发利用过去时期的数据来预测未来的趋势。灰色贝叶斯网络推理模型强调近期数据的开发和利用,这是适用于预测系统的近期发展趋势。(3)灰色动态预测效果分析贝叶斯网络推理预测模型。基于系统监管的现状的分析,系统的功能分析因子调控是由使用贝叶斯网络推理技术专家组。系统控制功能分析因素的引入可以敏感的系统控制的现状和系统动态预测的发展趋势。

4所示。结论

灰色预测模型的贝叶斯网络推理成立后航空政策监管。该模型提供了一个更好的解决方案策略控制下的预测问题。理论上,建立新的post-regulation预测模型框架,构建社会科学和系统管理理论之间的桥梁。模型继承了图形显示技术系统的监管理论,这使得经济系统的复杂的过程管理和预测动态地、直观地显示。本文基于灰色系统和贝叶斯网络的干扰技术,创建了一个灰色贝叶斯网络推理预测模型,充分利用信息披露之前和之后的系统管理和外部监管环境下实现科学推理和预测。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家社会科学基金(12 azd102),中国国家自然科学基金(71671091和71671091号)、《中国奖学金基金、江苏省研究生创新研究与实践项目(KYCX18_0233)和基础研究基金中央大学(NJ20150036)。

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