面向民航旅客同行特征提取与设计

为挖掘民航旅客潜在同行关系,构建完善的旅客同行网络,提出从民航旅客订票记录进行民航旅客同行特征提取算法。通过计算信息熵等发现特征相关性,提取旅客同行表现出强相关性的特征,细化设计同行旅客对的特征集合。实验结果表明,各特征均反映了不同强度的旅客同行关系,利用特征向量对基础分类器模型进行训练预测,平均准确率高达0.91,验证了该方法具有极高的适用性。

民航客运量与国民受教育水平相关性研究

民航客运量预测是实现智能交通的重要环节,强相关的自变量探寻和精准预测模型建立具有重要意义,有助于民航业资源优化配置,提升旅客出行体验.现民航业普遍采用时间序列的方式进行客运量的预测,本文主要从民航客运量与国民受教育水平相关性分析入手,成功构造与民航客运量强相关的自变量,滚动累计普通本专科毕业规模,皮尔逊相关系数高达0.994,并通过该单变量构造回归模型,提出民航客运量预测的一种新方式,实现未来两年的民航客运量发展预测.

中国民航国际客运票价指数比较研究

民航票价指数不仅可以为旅客提供动态票价趋势相关信息,同时也能为航空公司的票价制定提供依据。本文考虑国内外航空公司的竞争差异,以企业利润和旅客利益为构建票价指数的目标,研究国内外航空公司各地区票价指数及国际综合票价指数。研究结果表明:对于欧洲地区的航线,我国航空公司的票价指数普遍低于国外航空公司;对于北美地区的航线,我国和国外航空公司的票价指数基本持平;对于亚洲地区的航线,我国航空公司的票价指数总体低于国外航空公司,且两者之间的差距不断缩小。这是民航业市场竞争的结果。因此,相关部门应该重视编制权威的票价指数工作;航空公司可以参考民航国际客运票价指数变动选择调整票价的时机;旅客可以根据民航国际票价指数序列预测票价走势,选择出行时机。

面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型

为减缓枢纽机场的客流量拥堵问题,减少机场运营成本,设计面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型。在枢纽航线网络基础上,引入高铁线路建立优化模型;设计高维多角标变量表示方法和禁忌搜索算法的求解方法,减少算法的计算负担,科学规划线路客流量和运输方式。实验结果表明,与严格和非严格的枢纽航线网络相比,该优化模型可以较好减缓枢纽机场的拥堵,降低枢纽机场的负荷率,减少网络成本。该模型求解算法具有收敛速度快且解分布稳定的特点。

一种延误航班旅客动态成行需求量预测算法

为了实现大面积延误场景下延误航班的旅客动态成行需求量的准确预测,从旅客个体角度提出了一个两阶段预测算法框架:一是预测旅客是否会流失,二是预测会流失旅客的具体流失时间。最后通过在任意时间点上将这些旅客个体行为整合至航班的方式来实现动态成行需求量的预测。其中的流失时间预测阶段由于旅客样本流失时间分布极不均衡且实际数据具有一定模糊性等原因成为该框架下的核心难点。为了缓解由这些问题给预测效果带来的负面影响,提出了结合标记分布学习和随机森林的旅客流失时间预测模型。最后在多个真实场景数据集上进行了仿真,结果表明所提方法优于其它对比方法,实现了更加准确的旅客动态成行需求量预测。

基于旅客选择行为的升舱定价研究

升舱作为航空公司主要的附加服务之一,其定价与销售对提升航空公司收益具有重要意义。本文在对旅客类型划分的基础上,构建二元Logit模型分析不同类型旅客对升舱的选择行为,进而结合回归结果预测旅客购买升舱的概率,最后构建基于旅客选择行为的升舱定价模型。结果表明:从总体上看,升舱价格的增加会使旅客的购买概率降低,年龄越大、提前购票时间越短的男性越愿意购买升舱;不同类型的旅客对于升舱的选择偏好存在较大差异,故购买概率也有所不同。基于中国民航信息网络股份有限公司的旅客数据库,采用考虑旅客选择行为的升舱定价模型,测算出使航班升舱收益最大时不同旅客适用的升舱最优价格,采用该定价方法的升舱收益提升约59.93%。构建该模型旨在为航空公司附加服务定价提供理论依据。