基于回归模型的航空客流预测的功能需求、相关技术以及预期成果

功能需求：

1. 数据采集：获取历史航班客流数据、天气数据、航班时刻表等相关数据。
2. 数据预处理：对采集的数据进行清洗、去重、填充缺失值、特征工程等预处理操作。
3. 模型选择：选择合适的回归模型，如线性回归、决策树回归、随机森林回归等。
4. 模型训练：使用历史数据对所选模型进行训练，并进行模型调优。
5. 模型预测：利用训练好的模型对未来航班客流进行预测。
6. 结果展示：将预测结果以图表、报表等形式进行展示，便于用户查看和分析。

相关技术：

1. 数据采集：使用爬虫技术获取相关数据，如Python中的requests、beautifulsoup等库。
2. 数据预处理：使用Python中的pandas、numpy等库进行数据清洗和特征工程处理。
3. 回归模型：选择合适的回归模型，并使用Python中的scikit-learn等库进行模型训练和调优。
4. 结果展示：使用Python中的matplotlib、seaborn等库进行图表展示，使用Excel等工具进行报表展示。

预期成果：

1. 可以准确预测未来航班客流，为航空公司和机场提供客流预测服务。
2. 可以分析客流变化趋势，为航空公司和机场制定合理的航班计划和调度策略提供参考。
3. 可以提高航空公司和机场的运营效率，减少客流拥堵和延误情况的发生，提升服务质量和用户满意度