基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

• 作者: 徐月芳 黄奇
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 民航收益管理 BP神经网络 最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachines,LS-SVM) 组合预测算法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|F562
• 语种: 中文

摘要

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐月芳	南京航空航天大学民航学院	22	136	5.0	11.0
2	黄奇	南京航空航天大学民航学院	8	106	4.0	8.0