本文關(guān)鍵詞：基于旅客分類的不正常航班旅客保護方法研究

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【摘要】：隨著我國航空運輸事業(yè)的飛速發(fā)展,提高旅客的服務(wù)質(zhì)量成為航空公司提升市場競爭力、構(gòu)建品牌服務(wù)的有效手段。由于現(xiàn)實生活中諸多不利因素的影響,如惡劣天氣、飛行設(shè)備故障、空中流量控制、地面服務(wù)不力等不利因素,計劃航班的不正�，F(xiàn)象越來越頻繁。如果不正常的航班經(jīng)常發(fā)生,將會導(dǎo)致航空公司承受巨額的經(jīng)濟效益損失,更為糟糕的情況是旅客對航空公司的信任度也將會受到很大的威脅。所以,如何規(guī)避不正常航班引發(fā)的風(fēng)險以降低成本,并能夠及時地提出應(yīng)急方案已經(jīng)成為各航空公司重中之重的任務(wù),并且這種方法也是維持航空公司自身信譽及客源的必要保證。本文旨在用航空公司的實際訂票數(shù)據(jù)來研究基于旅客分類的不正常航班受擾旅客行程恢復(fù)問題,主要工作有以下幾點:分析本文的研究背景。航班計劃的不正常執(zhí)行,不僅會對旅客造成很大不便,而且也成為航空公司提高服務(wù)質(zhì)量,降低運營成本的一大障礙,不正常航班旅客流的行程恢復(fù)正是針對這一問題提出的。旅客分類。本文在基于航空公司的訂票數(shù)據(jù)建立航空旅客的二維分類體系,第一維分類體系針對民航旅客的行為忠誠,第二維分類體系在第一維分類體系基礎(chǔ)上應(yīng)用一種多元變量潛在類別模型進(jìn)行旅客分類方法的研究。受擾旅客流行程恢復(fù)。本文提出一種基于旅客類別的受擾旅客流行程恢復(fù)推薦模型:受擾旅客流行程恢復(fù)模型。首先系統(tǒng)分析了航班延誤引起的航空公司損失成本,然后詳細(xì)介紹了旅客流恢復(fù)模型的問題約束,最后介紹了恢復(fù)模型的構(gòu)造,并給出一種適用于此模型的求解思路,以及確定旅客優(yōu)先級的方法。本文的工作重點是對旅客進(jìn)行分類,并基于旅客類別實現(xiàn)受擾旅客流行程的恢復(fù)。首先對某航空公司的PNR屬性字段進(jìn)行變量聚類分析;然后將相關(guān)性高的屬性字段提煉為旅客的行為忠誠度概念,并給出計算方法;接著,在對相關(guān)性低的分類屬性字段進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上,詳細(xì)介紹了民航旅客分類模型的構(gòu)建及求解結(jié)果;最后,基于航班延誤損失成本的細(xì)分,結(jié)合飛機容量限制、旅客類別和團體購票等因素,構(gòu)建了基于旅客類別的受擾旅客流恢復(fù)模型,并提出適用于此模型的求解算法。
【關(guān)鍵詞】：不正常航班 民航旅客 潛在聚類分析 旅客流恢復(fù) 恢復(fù)成本
【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】：2015
【分類號】：V354
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 研究內(nèi)容與方法14-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容14
• 1.3.2 研究方法14-15
• 1.4 論文組織與結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 潛在類別模型概述17-31
• 2.1 潛在變量模型概述17-20
• 2.1.1 潛在變量18
• 2.1.2 類別變量18-19
• 2.1.3 潛在變量模型的發(fā)展19-20
• 2.2 局部獨立性20-22
• 2.2.1 期望值和殘差20-21
• 2.2.2 局部獨立性21-22
• 2.3 潛在類別模型22-30
• 2.3.1 潛在類別模型原理23-24
• 2.3.2 概率參數(shù)化24-25
• 2.3.3 模型估計25-27
• 2.3.4 模型識別27-28
• 2.3.5 模型評價28-29
• 2.3.6 潛在聚類分析29-30
• 2.4 本章總結(jié)30-31
• 第三章 民航旅客忠誠度的計算方法31-43
• 3.1 PNR原始數(shù)據(jù)31-32
• 3.2 變量的聚類分析32-38
• 3.3 保留的分類字段38
• 3.4 旅客忠誠度的計算38-42
• 3.5 本章總結(jié)42-43
• 第四章 基于潛在類別模型的民航旅客分類方法43-55
• 4.1 選取分類屬性與預(yù)處理43-48
• 4.1.1 旅客性質(zhì)43-44
• 4.1.2 購票方式44-45
• 4.1.3 艙位代碼45-46
• 4.1.4 提前訂票日期46-48
• 4.1.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理48
• 4.2 多元變量潛在類別模型48-53
• 4.2.1 模型原理49
• 4.2.2 模型求解49-52
• 4.2.3 潛在聚類分析52-53
• 4.3 本章總結(jié)53-55
• 第五章 不正常航班受擾旅客流行程恢復(fù)模型55-68
• 5.1 不正常航班成本研究55-58
• 5.1.1 不正常航班的經(jīng)濟損失成本55-56
• 5.1.2 不正常航班損失成本分解56-58
• 5.2 受擾旅客流恢復(fù)模型58-61
• 5.2.1 多商品網(wǎng)絡(luò)流基本理論58-59
• 5.2.2 受擾旅客流恢復(fù)問題約束59-60
• 5.2.3 受擾旅客流恢復(fù)模型符號60
• 5.2.4 受擾旅客流恢復(fù)模型60-61
• 5.3 模型求解算法61-64
• 5.3.1 航班選擇算法62
• 5.3.2 旅客簽轉(zhuǎn)算法62-63
• 5.3.3 旅客排序算法63-64
• 5.4 模型求解結(jié)果與分析64-67
• 5.4.1 延誤時間閾值64
• 5.4.2 簽轉(zhuǎn)成本閾值64-65
• 5.4.3 旅客推薦結(jié)果分析65-67
• 5.5 本章總結(jié)67-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 全文總結(jié)68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 致謝75-76
• 作者簡介76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：875318