机票价格预测的模糊时间序列方法

网络使得机票预订更加便捷,机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场.然而各航空公司定价机制复杂,机票实时价格受多方面因素影响不断变化,具有趋势性、随机性和波动性的特点,历史价格与预测值间很难用精确的关系表示.文中将模糊时间序列引入机票价格预测问题中,利用36条航线的最低价格数据(2014.10—2015.4)进行预测,并用绝对平均误差对实验结果进行评估.将预测结果与传统的时间序列AR模型、移动平均和指数平滑比较,结果表明模糊时间序列模型可以提高预测的准确率,不同航线的预测误差结果浮动较小,且在价格波动较大时准确率有明显提升,并提供较可靠的购票决策支持.