【摘要】：航線客流量預(yù)測是航空公司進(jìn)行收益管理的決策基礎(chǔ),精準(zhǔn)的預(yù)測模型能夠幫助航空公司制定更準(zhǔn)確的銷售策略,以降低成本實(shí)現(xiàn)收益最大化。旅客訂票數(shù)據(jù)蘊(yùn)含大量旅客出行的航線信息,因此,在分析旅客訂票數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)上,構(gòu)建航線客流量預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)航線客流量的準(zhǔn)確預(yù)測,對航空公司而言,無論是提供決策支持還是提高經(jīng)濟(jì)收益都有很大的現(xiàn)實(shí)意義。不同時段的航線客流量表現(xiàn)出不同的特征,因此,本文將航線客流量分為航線淡季、旺季、節(jié)假日三個時段分別進(jìn)行預(yù)測,航線淡季客流量波動性相對平穩(wěn),通過分析客流量特征發(fā)現(xiàn),航線淡季客流量表現(xiàn)出平穩(wěn)非線性特征,且進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),航線淡季客流量具有較強(qiáng)的DOW(Day of Week)特性,故提出采用運(yùn)用DOW策略進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)表明,與ARMA(Autoregressive Moving Average Model)模型相比,本文提出的結(jié)合DOW策略的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的預(yù)測精度和更小的誤差波動范圍。航線旺季客流量波動性較強(qiáng),但規(guī)律性不強(qiáng)。通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn),平均折扣率與航線旺季客流量呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系,因此本文首先在分析客流量特征的基礎(chǔ)上,將平均折扣率作為影響因素引入到客流量預(yù)測中,其次,運(yùn)用灰色理論弱化數(shù)據(jù)的隨機(jī)性,使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律,故提出了基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對航線旺季客流量進(jìn)行預(yù)測,實(shí)驗(yàn)表明,該模型相比于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色模型,能夠取得更高的預(yù)測精度。由于節(jié)假日旅客探親、旅游等出行需求的增加,航線節(jié)假日客流量波動更加劇烈,且節(jié)假日數(shù)據(jù)相對較匱乏,傳統(tǒng)的客流量預(yù)測模型需依賴大量的旅客出行歷史數(shù)據(jù),因此,本文提出了基于遷移AdaBoost的航線節(jié)假日客流量預(yù)測模型,通過定義二元關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示航空公司的航線網(wǎng)絡(luò),并定義起飛機(jī)場和目的機(jī)場的正負(fù)出入度、公共鄰居數(shù)及度中心性等構(gòu)造航線屬性,然后利用遷移學(xué)習(xí)方法將相似航線屬性遷移到目標(biāo)航線的屬性中,再運(yùn)用AdaBoost算法對航線節(jié)假日客流量進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對數(shù)據(jù)相對匱乏的節(jié)假日航線客流量預(yù)測,本文提出的模型具有更強(qiáng)的預(yù)測穩(wěn)定性和更高的預(yù)測精度。
【圖文】：

第一章 緒論及意義濟(jì)的迅速發(fā)展和人們生活水平顯著的提高，人們消費(fèi)出行逐漸成為人們遠(yuǎn)距離出行的首要選擇。根據(jù)我對國內(nèi)民航旅客運(yùn)輸量的統(tǒng)計如圖 1-1 所示，自 20長 11.5%，2017 年我國旅客出行人次更是達(dá)到 49611顯著的上升趨勢。4.96旅客運(yùn)輸量 比上年增長

圖 4-1 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型流程圖一次累加后生成的數(shù)列(1)tX 表示為(1)X (t ) (1) (1) (1)1 2 2 3 1( ) ( ) ( ) ( )n nt b X t b X t b X t = + + +(1), ( )n X t為網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)；(1)1X ( t )為網(wǎng)絡(luò)輸為 (1) (1) (1)1 2 12 3(1) (1) (1)2 12 3(1) ( ) ( ) (( ) ( ) ( )nnnnb b bX t X t X a a ab bX t X t X ta a + + + 。(1) 1(1)3( ) ( )nnbX t X t a + +
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V354

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本文編號：2609989