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民航智能化的发展

科技导报 2019年第6期37卷 60-65页

作者：徐涛冯霞中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学民航信息技术民航局科研基地天津300300 中国民航信息网络股份有限公司民航旅客服务智能化应用技术民航局重点实验室北京101318

围绕民航智能化发展,分析了影响民航未来发展的关键因素,研究了国际民航发展态势,阐述了中国民航智能化发展面临的形势和采取的举措,提出了中国民航智能化发展的目标和愿景。

关键词：民用航空民航智能化中国民航

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基于灰色神经网络的航线客流量预测

计算机应用与软件 2020年第1期37卷 31-36页

作者：徐涛孙媛媛卢敏中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航信息技术科研基地天津300300 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

准确预测航线客流量对于航空公司制定航线销售政策有着重要的作用。现有研究中鲜见考虑民航旅客出行的随机性、客流量表现出的非线性特征以及对航线客流量影响因素的分析。针对以上问题,提出一种基于灰色神经网络的航线客流量预测模型... 详细信息

准确预测航线客流量对于航空公司制定航线销售政策有着重要的作用。现有研究中鲜见考虑民航旅客出行的随机性、客流量表现出的非线性特征以及对航线客流量影响因素的分析。针对以上问题,提出一种基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。该模型运用灰色理论弱化数据序列的随机性,再结合非线性处理能力较强的BP神经网络,构建基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。同时验证了平均折扣率对航线客流量的影响。实验结果表明,相比于灰色GM(1,2)模型、BP神经网络模型,灰色神经网络模型具有更高的航线客流量预测精度和更强的稳定性。

关键词：航线客流量灰色理论 BP神经网络随机性非线性平均折扣率

基于RBM-BPNN的民航潜在高价值旅客预测

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计算机应用与软件 2019年第9期36卷 58-63页

作者：徐涛刘泽君卢敏中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航信息技术科研基地天津300300 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

目前常用潜在客户发现方法多为基于统计特征的行为分析方法,这种方法对所提取的特征具有很强的依赖性并且容易受到人为主观性影响。针对这一问题,结合受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)与BP神经网络(Back Propagation ... 详细信息

目前常用潜在客户发现方法多为基于统计特征的行为分析方法,这种方法对所提取的特征具有很强的依赖性并且容易受到人为主观性影响。针对这一问题,结合受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)与BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN),提出基于RBM-BPNN的民航潜在高价值旅客发现方法。设置民航旅客类别标签;利用RBM自动提取旅客行为特征;利用BPNN对旅客未来价值类型进行分类预测,从而发现民航潜在高价值旅客。实验结果表明,相对于基于统计特征的行为分析方法,该方法具有更高的分类预测准确率和民航潜在高价值旅客预测效果。

关键词：民航潜在高价值旅客特征提取分类预测模型 RBM BPNN

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基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测

计算机应用与软件 2019年第6期36卷 226-232页

作者：徐涛丁杨卢敏中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航信息技术科研基地天津300300 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

合理的航班协同离场前排序可以提高机场、航空公司、空管等部门的运行效率和可预测性,减少航班起飞前的等待时间。准确地预测航班撤轮挡时刻是建立航班起飞顺序的先决条件,对调整起飞前航班排序和计算航班起飞时间具有重要的决策意义。... 详细信息

合理的航班协同离场前排序可以提高机场、航空公司、空管等部门的运行效率和可预测性,减少航班起飞前的等待时间。准确地预测航班撤轮挡时刻是建立航班起飞顺序的先决条件,对调整起飞前航班排序和计算航班起飞时间具有重要的决策意义。提出一个基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测模型。该模型分别在航班过站过程的不同时刻进行航班撤轮挡时刻的预测,并进行过拟合研究。实验结果表明,与目前采用的经验统计预测模型相比,在相同时刻,该预测模型具有更高的预测准确率。

关键词：航班撤轮挡时刻预测 BP神经网络级联模型里程碑事件过拟合协同决策

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中国民航国际客运票价指数比较研究

价格理论与实践 2020年第10期 70-74页

作者：赵桂红王昊赵耀帅中国民航大学经济与管理学院中国民航信息网络股份有限公司民航旅客服务智能化应用技术重点实验室

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。... 详细信息

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。

关键词：票价指数国际票价派氏指数

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基于旅客选择行为的升舱定价研究

价格理论与实践 2022年第5期 168-171,208页

作者：江红崔悦冯迪赵志发中国民航大学经济与管理学院中国民航信息网络股份有限公司、民航旅客服务智能化应用技术重点实验室

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... 详细信息

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。

关键词：航空运输升舱价格旅客选择行为附加服务 Logit模型

同方期刊数据库

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基于旅客-航班异构网络的旅客同行子图抽取

计算机应用与软件 2022年第2期39卷 259-265页

作者：卢敏王彦威中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室天津300300 中国民航大学信息技术科研基地天津300300

由于旅客-航班异构网络仅有高度稀疏的民航旅客同行记录,现有子图抽取方法难以从旅客-航班异构网络中获得旅客同行子图。对此提出基于旅客-航班异构网络的旅客同行子图抽取算法。将旅客-航班异构网络转换为旅客-旅客同构网络,通过随机... 详细信息

由于旅客-航班异构网络仅有高度稀疏的民航旅客同行记录,现有子图抽取方法难以从旅客-航班异构网络中获得旅客同行子图。对此提出基于旅客-航班异构网络的旅客同行子图抽取算法。将旅客-航班异构网络转换为旅客-旅客同构网络,通过随机游走方法得到旅客间的潜在同行关系,使用标签传播算法进行子图抽取。在国内某航空公司的旅客订票数据集上的实验表明,相比于LPA、COPRA、CPM等基准算法,该算法在模块度和标准化互信息上具有更好效果。

关键词：子图抽取复杂网络异构网络旅客同行随机游走

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基于层次出行意图的旅客航线偏好预测

计算机应用研究 2020年第S2期37卷 126-128,132页

作者：冯霞曾晓维卢敏中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航信息技术科研基地天津300300 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

旅客航线偏好预测对个性化航班推荐、旅客细分、航线价值计算等领域的研究具有重要意义,大规模旅客历史出行数据中隐藏着旅客的出行意图,然而现有旅客航线偏好预测忽略了旅客群体趋同性、旅客潜在出行意图等对旅客航线选择的影响。针对... 详细信息

旅客航线偏好预测对个性化航班推荐、旅客细分、航线价值计算等领域的研究具有重要意义,大规模旅客历史出行数据中隐藏着旅客的出行意图,然而现有旅客航线偏好预测忽略了旅客群体趋同性、旅客潜在出行意图等对旅客航线选择的影响。针对此现状,提出一种基于层次出行意图的旅客航线偏好预测方法。该方法基于旅客PNR数据,提取旅客历史航线选择行为并对其进行合理分组,使得组内旅客呈现类似的出行意图分布,且组间旅客以不同概率共享某些出行意图,形成一种层次结构出行意图;在此基础上,采用HDP模型计算旅客层次出行意图矩阵和意图—航线矩阵,从而得到旅客未来航线选择矩阵,实现旅客航线偏好预测。在真实民航旅客订票数据集中的实验结果表明,该方法能有效发现旅客潜在出行意图,对旅客未来航线选择做出较精准预测。

关键词：航线偏好层次出行意图 HDP 组特性 stick-breaking

基于图卷积网络融合群组关系的社会化推荐方法

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计算机工程 2023年第5期49卷 112-121页

作者：陈昱瑾王晶武志昊赵耀帅林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 中国民航信息网络股份有限公司北京101318

协同过滤推荐系统普遍面临交互数据稀疏,社会化推荐通过引入用户社交信息来缓解数据稀疏问题。现有社会化推荐方法主要关注好友关系,即用户间形成的直接社交关系,但社交数据的稀疏性限制了该类方法的性能表现。由用户加入兴趣小组所形... 详细信息

协同过滤推荐系统普遍面临交互数据稀疏,社会化推荐通过引入用户社交信息来缓解数据稀疏问题。现有社会化推荐方法主要关注好友关系,即用户间形成的直接社交关系,但社交数据的稀疏性限制了该类方法的性能表现。由用户加入兴趣小组所形成的群组关系数量繁多且富有价值,然而目前较少有研究关注这种关系,仅有的方法多采用矩阵分解等传统方法建模,对用户协同兴趣和社交影响的表达不够深入。为提升推荐质量,进一步研究群组关系,从缓解社交数据稀疏性的角度论证其在辅助推荐方面的作用,并基于建模能力更强的图卷积网络学习用户、项目与群组之间的高阶关系,分别设计出以间接和直接方式利用群组关系的推荐方法IGRec-Trans和IGRec-Direc,探索更合理的群组关系融合方式。在真实数据集上的实验结果表明,所提方法能有效提升推荐性能,相比最优基准方法DiffNet++,在HR@10和NDCG@10指标上最高可提升4.55%和3.98%,在冷启动用户推荐任务上NDCG@10指标最高可提升18.6%。

关键词：社会化推荐群组关系图卷积网络表示学习注意力机制