| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 相关理论基础 | 第15-22页 |
| 2.1 时间序列概念与相关理论 | 第15-17页 |
| 2.1.1 时间序列分析 | 第15-16页 |
| 2.1.2 时间序列异常检测 | 第16-17页 |
| 2.1.3 相似性度量方法 | 第17页 |
| 2.2 图论及相关原理 | 第17-18页 |
| 2.2.1 图的相关概念与理论 | 第17-18页 |
| 2.3 复杂网络理论 | 第18-21页 |
| 2.3.1 复杂网络概念 | 第18-20页 |
| 2.3.2 复杂网络统计指标 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 民航异常需求发现算法 | 第22-33页 |
| 3.1 问题定义 | 第22-24页 |
| 3.2 总体研究思路 | 第24-25页 |
| 3.3 单条航线上的多维度民航需求异常检测 | 第25-28页 |
| 3.4 基于航线网络的迭代优化 | 第28-31页 |
| 3.4.1 构建航线网络 | 第28-30页 |
| 3.4.2 基于航线网络的异常值迭代优化 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 实验及结果分析 | 第33-56页 |
| 4.1 数据集处理 | 第33-35页 |
| 4.1.1 原始数据概述 | 第33页 |
| 4.1.2 数据预处理及结构化 | 第33-35页 |
| 4.2 测试集标注 | 第35-36页 |
| 4.3 实验平台介绍 | 第36页 |
| 4.4 实验评价指标 | 第36-37页 |
| 4.5 传统时间序列异常发现对比实验及分析 | 第37-38页 |
| 4.6 网络迭代实验及结果分析 | 第38-55页 |
| 4.6.1 迭代速率对网络迭代实验结果影响分析 | 第39-51页 |
| 4.6.2 出发地目的地城市权值对实验结果影响分析 | 第51-53页 |
| 4.6.3 城市平均异常方案对实验结果影响分析 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 民航异常需求发现算法的应用 | 第56-60页 |
| 5.1 民航需求指数系统设计 | 第56-58页 |
| 5.2 异常发现模块在需求指数项目中的应用 | 第58-59页 |
| 5.3 异常发现方法与社会事件相关性研究展望 | 第59页 |
| 5.4 异常发现方法在需求预测中的应用展望 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |