基于长短时记忆网络的航线市场份额预测

邓秦; 段鹏; 邱文辉

基于长短时记忆网络的航线市场份额预测

1.
杭州派迩信息技术有限公司，杭州 311121
2.
中国南方航空公司，广州 510406

基金项目: 浙江省科技发展专项资金资助项目(2018R02008)

详细信息

作者简介:
邓秦：邓　秦(1998−)，男，硕士，研究方向为模式识别. E-mail：davyq980731@gmail.com

中图分类号: U 8
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出版历程
- 收稿日期: 2020-11-27
- 刊出日期: 2021-03-30

Forecast of Air Routes Market Share Based on Long Short-Term Memory Network

1.
Hangzhou Pi-Solution Information Technology Company Limited, Hangzhou 311121, China
2.
China Southern Airlines Company Limited, Guangzhou 510406, China

摘要

摘要: 当前主流航线市场的份额预测方法是服务质量指数（QSI）模型，但此方法需要模型线性化和大量人工经验. 提出基于长短时记忆网络的航线市场份额预测模型，利用该模型对航班市场份额进行预测，并通过在简化数据集上进行试验来验证模型的有效性. 以均方根误差为评价指标，对模型的参数进行优化，分别测试运力预测，QSI模型和提出的预测模型等3种方法的预测精度. 试验结果表明提出的模型能更好地预测航线市场份额，均方根误差在0.1左右.
- 航空运输 /
- 市场份额预测 /
- 服务质量指数(QSI)模型 /
- 长短时记忆网络
Abstract: The mainstream forecast method of air route market share is quality of service index (QSI) model currently, but this method needs model linearization and a lot of manual experience. An airline market share forecasting model based on long short-term memory network was proposed. The model was used to forecast the flight market share, and the validity of the model was verified by experiments on simplified data sets. Taking root mean square error as the evaluation index, the parameters of the model were optimized, and the prediction accuracy of the three methods, such as capacity prediction, QSI model and the proposed prediction model, was tested respectively. Experimental results show that the proposed model can better predict the market share of airlines, and the root mean square error is about 0.1.
- air transport /
- market share prediction /
- quality of service index (QSI) model /
- long short-term memory

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图 1 一个简单的OD市场

Figure 1. A simple OD market

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图 2 LSTM网络单元结构

Figure 2. Unit structure of LSTM network

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图 3 模型基本结构

Figure 3. Basic structure of model

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表 1 数据集构成

Table 1. Data set composition

项目	月数	OD市场 / 个	航线 / 条	数据 / 组
训练集	11	80	218	813
测试集	3	74	203	211

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表 2 数据集示例

Table 2. Example of data set

OD 市场	航空公司	当月航班 / 架	当月运载量 / 人	每航班座位 / 个	起飞城市市场份额	航线市场份额
上海—巴黎	法国航空	52	21876	421	0.021	0.500
上海—巴黎	中国国际航空	17	4505	265	0.060	0.158
上海—巴黎	东方航空	60	18840	314	0.311	0.343

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表 3 模型参数调整

Table 3. Model parameter adjustment

批次大小	LSTM层数 / 层	隐藏节点 / 个	Dropout	是否为双向LSTM	RMSE
1	1	3	0	是	0.125
1	2	3	0	是	0.102
1	3	3	0	是	0.103
1	4	3	0	是	0.107
1	2	2	0	是	0.136
1	2	4	0	是	0.109
4	2	3	0	是	0.147
8	2	3	0	是	0.152
1	2	3	0.1	是	0.096
1	2	3	0.2	是	0.099
1	2	3	0.1	否	0.125

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表 4 QSI模型权重参数

Table 4. Weight parameters of QSI model

项目	是否加入起飞城市市场份额	当月航班数	当月运载量	每航班座位数	起飞城市市场份额
权重参数	是	0.584	0.306	0.101	0.009
权重参数	否	0.590	0.307	0.103	—

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表 5 QSI与LSTM模型结果对比

Table 5. Comparison between outcome of QSI and LSTM models

	运力预测	是否加入起飞城市市场份额	QSI模型	LSTM模型
RMSE	0.168	是	0.152	0.096
RMSE	0.168	否	0.157	0.129

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表 6 2019年12月上海—大阪市场份额预测结果对比

Table 6. Forecast outcome of Shanghai-Osaka market in Dec 2019

航空公司	运力预测结果	QSI预测结果	LSTM预测结果	真值
HO	0.239	0.256	0.303	0.323
CA	0.289	0.280	0.219	0.231
CZ	0.169	0.162	0.160	0.149
MU	0.138	0.139	0.135	0.128
NH	0.095	0.093	0.091	0.084
JL	0.062	0.061	0.075	0.072
FM	0.020	0.009	0.016	0.013

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