介绍新郑国际机场运力分配与优化问题的重要性和当前智慧出行背景下需求增长的趋势。
明确本文旨在通过ARIMA和LSTM神经网络构建时间顺序模型，优化新郑国际机场的运力分配策略。
阐述研究对提高机场运营效率、提升旅客体验和促进智慧城市建设的意义。
概述本文将研究的主要内容，包括模型构建、数据处理、预测及优化策略。
描述从数据收集到模型构建再到策略优化的整体研究思路。
介绍ARIMA和LSTM神经网络在时间序列预测中的应用及其优势。
介绍本文的章节安排和内容概要。
总结本文的主要创新之处，如结合多种模型、优化算法等。
分析新郑国际机场当前运力分配的基本情况和存在的问题。
识别新郑国际机场运力分配中存在的主要问题，如资源浪费、航班延误等。
探讨影响运力分配的关键因素，如客流量变化、天气状况等。
概述当前机场运力分配的主要解决方法及其局限性。
详细解释ARIMA模型的基本原理和应用场景，强调其在时间序列预测中的作用。
详细解释LSTM神经网络的工作原理和应用场景，强调其在时间序列预测中的优势。
分析ARIMA和LSTM结合在运力分配预测中的互补优势。
介绍ARIMA和LSTM模型的具体参数设置方法。
介绍数据收集的数据来源和渠道，包括历史航班数据、气象数据等。
描述数据清洗的过程，包括去除异常值、填补缺失值等。
说明数据标准化的方法和步骤，确保数据的一致性和可比性。
描述训练集和测试集的划分方法，确保模型的准确性和泛化能力。
介绍如何利用ARIMA模型建立运力分配预测模型。
介绍如何利用LSTM神经网络建立运力分配预测模型。
描述如何将ARIMA和LSTM模型结合起来进行优化，提高预测精度。
通过实际数据验证模型的准确性和可靠性，并评估模型的性能。
明确运力分配优化的目标，如减少航班延误、提高航班准点率等。
设计具体的运力分配优化方案，包括航班调度、人员配置等。
详细描述运力分配优化方案的实施步骤和关键环节。
通过案例分析或模拟实验评估运力分配优化方案的实际效果。
总结本文的主要研究结论和发现，包括模型的预测能力和优化策略的效果。
基于研究结论，提出完善新郑国际机场运力分配的政策建议。