数据挖掘的航空公司全面预算管理研究论文(PDF 77页)

2、ARIMA模型建模
2、Clementine
2、全面预算管理是一种现代企业管理模式，是指对企业内部各部门各种财务及非
2、各层神经元数目的选择
2、在预算过程中有些重要但又不能通过普通的会计方法算出来的会计项目，比如
2、基本功能和作用n11
2、学习经历
2、残差自相关检验
2、神经网络的结构
2、统计分析方法
2、网络层数的确定与各层神经元数目的选择
2、航空公司全面预算管理体系实施具体情况，分析现今全面预算管理流程中存在
2、货运收入
2、运用恰当的预算编制方法
2、通过对旅客构成的研究，找到影响民航旅客运输周转量的主要影响因素。根据
2、预算目标
2、预算科目灵活。这一点在飞行部门预算中尤为明显。与国内航空公司预算科目
2、预算细化到每种机型和每条航线
2％左右。此模型完全可以用于预测2008年民航旅客周转量。
2．1-3工具及应用
2．1理论概述
2．1．1概念及功能
2．1．2基本技术
2．2人工神经网络技术
2．2．1技术介绍
2．2．2 BP网络算法
2．2．3 BP网络模型的Matlab设计
2．2．3．1样本收集与预处理
2．2．3．2网络构建
2．2．3．3网络训练
2．2．3．4网络测试
2．3时序分析技术
2．3．1技术介绍
2．3．2自回归滑动平均(ARIMA)模型
2．3．3残差自回归(Auto-Regressive)模型
2．《广东省机场集团收费价格体系研究》课题组成员
3、全面预算管理中与预测相关的数据挖掘技术：神经网络、统计学中的时序分析
3、全面预算管理体系例
3、决策树
3、手续费及退票费收入
3、普遍利用财务管理信息系统
3、本阶段学习情况
3、模型拟合
3、模型的训练
3、神经元上传递函数的选择
3、神经网络学习方法
3、航油价格波动大，并且影响航油价格的因素多，很多政治社会因素不易于量化。
3、重视业务预算和资本预算。全面预算包括业务预算、资本预算和财务预算。国
3、预算编制
3．1全面预算管理理论概述
3．2国外航空公司全面预算管理现状分析
3．2．1业务预算
3．2．2资本预算
3．2．3对我国航空公司全面预算管理的启示
3．3我国航空公司全面预算管理现状分析
3．3．1我国航空公司全面预算管理概况
3．3．2我国航空公司全面预算管理的特点
3．4航空公司全面预算管理中的预算编制问题
3．5如何提高航空公司预算指标的精度
3．6数据挖掘技术对于改进航空公司全面预算管理的意义
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