声明
摘要
符号说明
1．1论文选题背景
1．2国内外研究现状
1．3研究内容及创新点
1．3．1研究内容
1．3．2创新点
1．4论文结构安排
1．5本章小结
第2章收益管理需求预测概述及相关算法介绍
2．1需求预测概述
2．1．1需求预测的定义
2．1．2需求预测的意义
2．2经典的需求预测算法
2．2．1移动平均模型
2．2．2线性回归模型
2．2．3增量模型
2．2．4先进增量模型
2．2．5自回归移动平均模型
2．2．6人工神经网络模型
2．3需求预测的评价标准及面临的问题
2．3．1评价标准
2．3．2需求预测面临的问题
2．4本章小结
第3章基于长短时记忆网络的航班日订座数预测算法
3．1算法相关理论基础
3．1．1循环神经网络
3．1．2长短时记忆网络
3．1．3 Word2vec算法
3．2数据来源及介绍
3．2．1数据来源
3．2．2数据介绍
3．3算法实现
3．3．1数据预处理
3．3．2特征提取
3．3．3横向时序样本构造
3．3．4纵向时序样本构造
3．3．5神经网络模型搭建
3．3．6模型训练细节
3．4实验结果及分析
3．4．1时序长度分析
3．4．2横向模型结果及分析
3．4．3纵向模型结果及分析
3．5本章小结
第4章基于改进的增量模型的航班成行人数预测算法
4．1相关术语介绍及符号规定
4．2算法实现
4．2．1算法基本原理
4．2．2算法实施
4．3对比模型介绍及实现
4．3．1先进加法增量模型(AP)
4．3．2线性回归模型(LR)
4．3．3自回归移动平均(ARIMA)
4．3．4人工神经网络模型(ANN)
4．4实验结果与分析
4．5本章小结
第5章航空订座数实时预测系统搭建
5．1系统需求分析
5．2系统设计
5．2．1系统架构设计
5．2．2系统工作流程
5．3系统功能测试
5．3．1查询及结果显示
5．3．2结果保存及预测性能评估
5．4本章小结
6．1总结
6．2展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间取得的成果和参与的项目
山东大学;
