典型繁忙机场需求预测

在我国航空运输需求快速增长、运行压力不断增大的背景下,通过适宜的预测模型对于繁忙机场起降架次预测的研究及对于繁忙机场合理规划具有重要意义。建立了指数平滑预测法、灰色系统预测法、计量经济预测法3种典型且适合机场需求预测的单一预测模型,以及利用加权平均法对3种模型赋予权重后建立组合模型,选取首都机场和浦东机场2005—2019年的起降架次进行仿真验证。结果表明：采用组合预测方法可以更好地克服单一模型的缺陷,最大程度避免各种因素造成的极端数据的影响,可以有效降低误差,提高预测准确性。     

航空公司收益管理研究综述

回顾了航空公司收益管理40余年来的发展历程，简述了超售的基本原理和方法，分析比较了现有的各种预测方法，指出增量法是目前比较稳定的方法。详细介绍了现有的座位分配模型，将现有模型分为静态和动态两大类．并指出动态网络优化是未来的发展方向。最后认为，今后的研究方向将集中在4个方面：更稳健的预测方法、自动程序设计、网络优化、系统集成。     

基于BP神经网络的航班需求预测模型

航班需求预测是航空公司收益管理的关键技术。BP神经网络用大量的历史数据进行学习,能够记忆复杂的历史订座规律和销售趋势,提出了一种基于BP神经网络的航班需求预测模型。通过对历史数据进行主成分分析获得该模型,用一元回归法和相关系数法对训练质量进行评估,对模型作了置信区间分析。将该模型与增量法、回归法进行了对比,具有在线预测速度快、预测精度相对较高等优点。     

备件携行量研究方法综述

备件是舰载机在海上执行维修保障任务的重要资源,而备件数量的配置受成本、储存空间与使用可用度等因素的影响。针对出航准备阶段备件携行量的确定问题,分析和总结了当前备件数量配置方法的研究现状,重点对基于间断型历史数据的备件需求预测法、先维修后备件的序贯优化法以及维修与备件的联合优化法进行了综述,并从成本、舰船储存空间与使用可用度等角度分析了3种方法的特点与适用场合,认为联合优化是备件携行量的最佳计算方法。结合已有的研究基础,对备件携行量联合优化方法未来的研究重点与趋势进行了展望。     

基于模糊综合评判的航空备件需求预测

航空备件需求预测受多因素综合影响,且影响因素的历史数据是匮乏的。通过对航空备件需求特点的分析,建立影响备件需求的指标体系,结合专家经验和模糊层次分析法,得出影响因素的权重值以及隶属函数,运用模糊综合评判的方法进行预测。通过试验分析,验证了在一定误差范围内,应用该方法对航空备件的需求进行预测的有效性和优越性。     

中国支线航空运输市场分析和需求预测

中国支线航空市场界定1999年,中国民航将支线航空列为民航运输新的经济增长点,国内掀起发展支线航空的热潮,关于支线航空发展前景的论述很多,但进行明确支线市场边界界定并进行数量分析的文章不多,得出的结论模糊,使得行业内外对支线市场发展实际状况认识不清。已有的支线航空运输市场的定义有如下四类:I.机型界定:中国民航总局将使用70座以下涡桨飞机和50座以下各类飞机的航班运输定义为支线运输;II.航线距离界定(美国):主要飞行800公里以下航线的航空公司确定为支线航空公司;III.航线网络界定(欧洲):除枢纽与枢纽之间以及大城市和大城…     

收益管理中的需求预测方法

说明了需求预测在航空公司收益管理中的地位,介绍了应用在航空公司收益管理中的需求预测方法,重点讨论了简单平均法、指数平滑法、回归法和增量预测法,并对这几种方法进行了分析比较.