在这项工作中，我们可以比较应用于运输需求建模问题的机器学习算法的性能。航空运输业预测是由于行业的经济和财务方面的规划和管理的重要组成部分。国际民用航空组织规定的航空公司业务中使用的传统方法是利用多元线性回归（MLR）模型，利用成本变量和经济因素。这里，利用人工神经网络（ANN），自适应神经模糊推理系统（ANFIS），遗传算法，支持向量机和回归树进行模型的性能被MLR进行比较。ANN和ANFIS在最低平均平方误差方面具有最佳性能。
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