[[alternative]]A Back-propagation Neural Network Model to Forecast Air Passenger Demand from Japan to Taiwan

Abstract

[[abstract]]航空運量之預測，自策略規劃至實際營運皆具不可忽略之重要性，本研究採取監督式學習網路中之倒傳遞神經網路(Back-Propagation Network)，自行撰寫MATLAB程式，建構日本來台航空客運需求預測模式。本研究透過回顧相關文獻，市場分析與初步評估，決定輸入變數，再運用去除法、加入法與貢獻圖，檢驗其影響程度。實證結果發現以日本人口、日本就業人口、日本個人所得、日本GDP、日本GNP、外幣匯率、航班數量、臺灣個人所得等8項變數，預測日本來台航空客運量之平均絕對百分誤差(Mean Absolute Percentage Error)爲0.34%，預測能力極佳。探討輸入變數得知，航班數量、臺灣個人所得與外幣匯率之影響最大。[[notice]]補正完