基于聚类分析的航线旅客市场预测方法研究

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航线旅客市场需求分析和预测是航线运营的基础和依据。准确的需求数据可以辅助航空公司制订科学的经营战略,避免航线开辟和运营的盲目性,降低经营成本,提升效益。本文在分析航空运输旅客需求影响因素以及传统预测方法的基础上,重点研究了新开航线旅客市场预测,给出基于航线聚类分析的对数线性模型。本文首先深入分析航空旅客市场需求的影响因素,在定性判断基础上,结合灰色关联分析选出影响程度高的主要因素,结果表明,人均GDP、城镇居民人均可支配收入等都比GDP影响程度高,原因在于:GDP只是一个笼统指标,我国人口众多,民航需求量首先表现为个体对民航的选择,个体的具体经济状况及消费能力直接影响其对民航运输的选择;然后,分析评价常用需求预测方法优缺点及适用性,并给出基于熵权法的组合预测方法,通过实例验证,组合预测方法预测精度明显高于单独使用一种方法的预测结果;接着,分析研究新开航线市场预测,引入聚类分析思路,在对指标数据因子分析的基础上采用K-MEANS算法将国内航线分类,判断新开航线类型,建立对数线性模型预测其需求,该方法可以解决新开航线没有历史数据的问题,而且对数线性模型变量系数即为弹性系数,为深入分析航线需求特征奠定基础。在选取聚类指标时,充分考虑机场经营范围和竞争因素,引入机场竞争指标(竞争机场数量和到竞争机场平均距离),使航线样本选择更加全面,并给出了基于起点城市和终点城市的聚类指标值选取法,避免了样本间差异缩小时可能造成聚类分析的不确定性。最后以海口-杭州航线为例进行了实证分析。
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