航线旅客流量组合预测模型

航线旅客流量预测是航空公司航线网络优化的关键技术,传统的预测方法包括回归法、时间序列法等面向旅客订座数进行预测,鲜见考虑航线旅客流量数据较强的随机性和持续增长特性.为了解决上述问题,该研究在回归法的基础上分别基于两种不同的参考期进行预测,并提出一种组合预测模型.该模型的构建分为4个阶段:①将传统的订座数预测转换为对客座率的预测,并对客座率数据的一阶累加平滑处理,使得研究目标曲线变得平滑且单调;②采用DOW策略的回归法模型预测目标年份的数据;③以相邻年度同期拟合曲线的点差值来模拟年度增长量,建立预测模型;④针对第2、3阶段两种模型的预测结果,取加权平均值,建立新的组合预测模型.该研究选取某航空公司2011-2015年全年XMNPEK航段客座率数据为依据,预测2016年上半年的客座率数据.对比传统的回归法、时间序列法两种模型的预测结果,平均绝对误差由原来的4.76和4.21缩减到3.77,预测的准确性有明显提高.