基于灰色拓扑的航班订座需求预测方法研究

论文摘要

收益管理是运用预测和优化等科学手段,使航空公司经营的某个航段或者某条航线以最合理的价格出售全部舱位,从而使公司获得最大的整体效益。而如何“在合适的时间将合适的座位卖给合适的顾客”,就需要对航班未来的订座需求进行准确的预测。由此可见,航班订座需求预测在收益管理系统中的重要性。本文在深入分析和比较各种预测方法的基础上,着重研究如何利用灰色拓扑模型对航班订座需求预测建模。主要工作如下:首先介绍收益管理系统及其在航空公司的重要意义;然后,结合航班订座需求预测的特点,分析航班订座需求预测的过程;此后,系统地介绍了几种传统预测方法和智能预测方法(BP神经网络),并进行了实验仿真和对比,分析各自的缺点及其原因;最后,详细介绍灰色预测模型和灰色拓扑预测模型的理论知识,结合航班订座需求预测的特点,建立灰色拓扑预测模型,并在此基础上进行改进,通过区间预测对预测结果进行修正,在实验中得到了良好的效果。本文利用灰色拓扑预测构建航班订座预测模型,该模型在航班订座数据少的情况下即可建模,且从航班各个数据采集点订座数的变化中寻找订座规律,有效地规避了数据的波动性。通过对几组不同数据的仿真实验分析,表明了灰色拓扑预测用于航班订座需求预测的有效性和实用性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 问题的提出
• 1.1.2 收益管理的基本概念
• 1.2 收益管理预测综述
• 1.2.1 预测的主要对象
• 1.2.2 国内外研究现状
• 1.2.3 预测方法分类
• 1.2.4 课题研究的目的和意义
• 1.3 本文的研究内容和章节安排
• 第二章 航班订座需求预测
• 2.1 航班订座需求预测的依据
• 2.2 航班订座需求预测的预测过程
• 2.2.1 采集历史数据
• 2.2.2 数据分类和坏数据处理
• 2.2.3 建立预测模型，求出预测结果并检验
• 2.3 本章小结
• 第三章 航班订座需求预测方法研究
• 3.1 航班订座需求预测方法分类
• 3.1.1 回归分析法
• 3.1.2 移动平均法
• 3.1.3 指数平滑法
• 3.1.4 BP神经网络
• 3.2 预测效果评价
• 3.2.1 相对误差大小检验法
• 3.2.2 后验差检验
• 3.3 实例分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于灰色拓扑预测构建航班订座需求预测模型
• 4.1 灰色系统的基本理论
• 4.1.1 灰色系统理论
• 4.1.2 灰色预测模型
• 4.2 灰色拓扑模型基本理论
• 4.2.1 选择阈值
• 4.2.2 灰色拓扑建模过程
• 4.3 灰色拓扑预测在航班订座需求预测中的优点
• 4.4 模型的建立及分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于阈值区间的灰色拓扑预测模型
• 5.1 基于阈值区间的灰色拓扑预测
• 5.1.1 选择阈值区间
• 5.1.2 建模过程
• 5.2 模型的建立与分析
• 5.3 其它时刻段数据的预测
• 5.4 本章小结
• 总结
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间科研成果