Прогнозирование спроса на нерегулярные авиаперевозки имеет важное значение для эффективного распределения ресурсов, оперативного планирования и принятия решений. В этой статье мы исследуем использование модели ARIMA (авторегрессивное интегрированное скользящее среднее) для прогнозирования нерегулярных авиаперевозок. Модель ARIMA – это широко используемый метод прогнозирования временных рядов, который сочетает в себе компоненты авторегрессии (AR), разности (I) и скользящего среднего (MA). Он успешно применяется в различных областях и может быть адаптирован для выявления закономерностей и тенденций в данных о нерегулярных авиаперевозках. Для прогнозирования спроса на нерегулярные авиаперевозки сначала собираются исторические данные, включая соответствующие переменные. Данные предварительно обрабатываются, выявляются и устраняются любые пропущенные значения, выбросы или тенденции, которые могут повлиять на производительность модели. Затем к предварительно обработанным данным применяется модель ARIMA, при этом используются такие методы, как идентификация модели, оценка параметров и диагностика модели. Модель ARIMA фиксирует взаимосвязи между прошлыми наблюдениями и использует их для прогнозирования будущего спроса на нерегулярные авиаперевозки. Результаты прогнозирования модели ARIMA дают представление об ожидаемых уровнях спроса, пиковых периодах и потенциальных колебаниях нерегулярных авиаперевозок. Эти прогнозы позволяют лицам, принимающим решения, оптимизировать распределение ресурсов, планировать доступность самолетов и повышать эксплуатационную эффективность. Однако важно отметить, что точность прогнозов ARIMA зависит от различных факторов, включая качество и репрезентативность данных, соответствующий выбор параметров модели и стабильность основных закономерностей в данных временных рядов. Регулярная оценка и уточнение модели имеют решающее значение для поддержания точности прогнозирования.