针对EM SR和传统旅客舱位选择行为研究中的不足,以log it模型为基础,运用变精度粗集方法构建了旅客舱位选择模型(passenger seat cho ice m odel,PSCM)和基于PSCM的收益管理模型(revenue based onPSCM,RPSCM),该模型无需知道旅客舱位选...针对EM SR和传统旅客舱位选择行为研究中的不足,以log it模型为基础,运用变精度粗集方法构建了旅客舱位选择模型(passenger seat cho ice m odel,PSCM)和基于PSCM的收益管理模型(revenue based onPSCM,RPSCM),该模型无需知道旅客舱位选择数据集合之外的任何先验信息和旅客舱位选择的概率分布的解析表达式,即可直接求解旅客舱位选择的真实因素及各因素权重,计算出特定航班旅客舱位选择概率和收益值。将计算结果与EM SR为控制策略的航班收益值进行比较,提高了4.82%收益,证明PSCM和RPSCM具有较好应用价值,为航空公司进一步实施收益管理提供了借鉴和新视角。展开更多
文摘针对EM SR和传统旅客舱位选择行为研究中的不足,以log it模型为基础,运用变精度粗集方法构建了旅客舱位选择模型(passenger seat cho ice m odel,PSCM)和基于PSCM的收益管理模型(revenue based onPSCM,RPSCM),该模型无需知道旅客舱位选择数据集合之外的任何先验信息和旅客舱位选择的概率分布的解析表达式,即可直接求解旅客舱位选择的真实因素及各因素权重,计算出特定航班旅客舱位选择概率和收益值。将计算结果与EM SR为控制策略的航班收益值进行比较,提高了4.82%收益,证明PSCM和RPSCM具有较好应用价值,为航空公司进一步实施收益管理提供了借鉴和新视角。
