机票价格预测的模糊时间序列方法

被引：7

作者：

华逸群

曹健

机构：

[1] 上海交通大学计算机科学与工程系

来源：

小型微型计算机系统 | 2016年 / 37卷 / 11期

关键词：

机票价格; 预测; 模糊时间序列; 平均绝对误差;

D O I：

暂无

中图分类号：

F560.5 [运价与客运票价、运输成本与利润]; F562 [中国航空运输];

学科分类号：

020205 ; 082303 ; 1201 ; 0202 ;

摘要：

网络使得机票预订更加便捷,机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场.然而各航空公司定价机制复杂,机票实时价格受多方面因素影响不断变化,具有趋势性、随机性和波动性的特点,历史价格与预测值间很难用精确的关系表示.文中将模糊时间序列引入机票价格预测问题中,利用36条航线的最低价格数据(2014.10—2015.4)进行预测,并用绝对平均误差对实验结果进行评估.将预测结果与传统的时间序列AR模型、移动平均和指数平滑比较,结果表明模糊时间序列模型可以提高预测的准确率,不同航线的预测误差结果浮动较小,且在价格波动较大时准确率有明显提升,并提供较可靠的购票决策支持.

引用

页码：2547 / 2551

页数：5

共 8 条

[1] 基于时间序列的机票价格预测模型 [J].

顾兆军 ;

王双 ;

赵亿 .

中国民航大学学报, 2013, 31 (02) :80-84

[2]

Forecasting stock index price based on M-factors fuzzy time series and particle swarm optimization [J] . Pritpal Singh,Bhogeswar Borah.&nbsp&nbspInternational Journal of Approximate Reasoning . 2013

[3] A comparison study between fuzzy time series model and ARIMA model for forecasting Taiwan export [J].

Wang, Chi-Chen .

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2011, 38 (08) :9296-9304

[4]

Adaptive-expectation based multi-attribute FTS model for forecasting TAIEX [J] . Jing-Wei Liu,Tai-Liang Chen,Ching-Hsue Cheng,Yao-Hsien Chen.&nbsp&nbspComputers and Mathematics with Applications . 2009 (2)

[5]

Temperature prediction and TAIFEX forecasting based on fuzzy logical relationships and genetic algorithms [J] . Li-Wei Lee,Li-Hui Wang,Shyi-Ming Chen.&nbsp&nbspExpert Systems With Applications . 2006 (3)

[6] Heuristic models of fuzzy time series for forecasting [J].

Huarng, K .

FUZZY SETS AND SYSTEMS, 2001, 123 (03) :369-386

[7] Fuzzy ARIMA model for forecasting the foreign exchange market [J].

Tseng, FM ;

Tzeng, GH ;

Yu, HC ;

Yuan, BJC .

FUZZY SETS AND SYSTEMS, 2001, 118 (01) :9-19

[8]

www.bing.com/travel .2 .

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