【摘 要】
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随着民用航空业的迅速发展,航空运输公司间的竞争日益白热化。航空公司必须进行良好的收益管理,才有可能在强烈的竞争中崭露头角。而进行收益管理的决策前提是对航空运输需求的有效预测。其中,航班客座率是航班客运需求的重要衡量指标之一。对航班客座率数据进行精准预测,可以帮助航空公司提前掌握旅客出行需求,进一步提升企业管理水平。由于客座率预测问题可以看作时间序列预测问题,因此本文选择MU5614航班于2018年
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随着民用航空业的迅速发展,航空运输公司间的竞争日益白热化。航空公司必须进行良好的收益管理,才有可能在强烈的竞争中崭露头角。而进行收益管理的决策前提是对航空运输需求的有效预测。其中,航班客座率是航班客运需求的重要衡量指标之一。对航班客座率数据进行精准预测,可以帮助航空公司提前掌握旅客出行需求,进一步提升企业管理水平。由于客座率预测问题可以看作时间序列预测问题,因此本文选择MU5614航班于2018年9月1日至2018年12月19日的客座率数据作为原始数据,使用多元时间序列模型进行建模分析与预测。首先,从SQL Server数据库中获取数据并进行数据清洗。其次,以起飞当日采集到的客座率为响应变量,起飞日期前一天至前五天采集到的客座率为预测变量,构造时间序列向量。再次,查看时间序列向量中的缺失值,并采用多重填补方法填充缺失值。最后,应用多种时间序列算法进行建模分析。首先本文考虑应用ARIMA模型与VAR模型对时间序列向量进行拟合与预测,但这两个模型对数据的预测结果精度均不高,于是考虑应用ARIMAX模型预测航班客座率。具体步骤包括:对客座率序列进行序列预处理、在综合考虑复杂度与准确性的基础上进行变量选择、预白噪声化处理、拟合ARIMAX模型并对模型进行显著性检验。最后本文使用拟合好的ARIMAX预测模型对未来十天的航班客座率统计数据进行预测,预测的RMSE为7.4264%,预测后的结果明显地优于ARIMA模型与VAR模型。为了进一步提高预测准确性与模型稳定性,本文还将ARIMAX模型与BP神经网络模型组合进行预测,利用误差倒数加权平均法计算单一模型的权重,由此确定它们在组合模型中所占的比例。预测分析结果表明,对于80%的数据点,组合后的预测结果均明显优于之前的ARIMAX模型,预测的RMSE可以达到6.917%,预测分析效果较单一模型更准确,对于大型航空公司的业务运营管理具有一定的实践和理论指导意义。
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