| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 旅客订座行为的研究概述 | 第11页 |
| 1.2.2 航线订座过程的分析方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 航线订座水平的预测方法 | 第12页 |
| 1.2.4 平行航班收益管理理论 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 旅客订座与舱位管理 | 第16-25页 |
| 2.1 舱位管理理论及方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 订座时期划分管理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 精准预测辅助管理 | 第17-18页 |
| 2.2 通过客座率观察旅客订座规律 | 第18-23页 |
| 2.2.1 客座率的定义及重要性 | 第18-20页 |
| 2.2.2 客座率对民航旅客订座规律的反映 | 第20-23页 |
| 2.2.3 以客座率为主导的收益管理方法 | 第23页 |
| 2.3 平行航班收益管理及其影响因素 | 第23-24页 |
| 2.3.1 平行航班的定义 | 第23页 |
| 2.3.2 影响平行航班收益管理的主要因素 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 民航旅客订座规律分析 | 第25-46页 |
| 3.1 旅客订座期划分 | 第25-33页 |
| 3.1.1 数据描述 | 第25页 |
| 3.1.2 决策树方法介绍 | 第25-26页 |
| 3.1.3 基于客座率的航线订座期划分 | 第26-30页 |
| 3.1.4 航线订座期划分结果分析 | 第30-33页 |
| 3.2 基于ARIMA模型分析旅客订座历史规律 | 第33-43页 |
| 3.2.1 ARIMA模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 航线订座水平的ARIMA模型建立 | 第35-43页 |
| 3.3 旅客订座规律总结 | 第43-45页 |
| 3.3.1 航线订座期对航线订座水平的影响 | 第43-44页 |
| 3.3.2 民航旅客订座规律总结 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于客座率预测的平行航班分期收益管理方法 | 第46-55页 |
| 4.1 神经网络理论 | 第46-47页 |
| 4.2 客座率预测 | 第47-50页 |
| 4.2.1 客座率预测模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 客座率预测实例分析 | 第48-50页 |
| 4.3 平行航班收益管理方法 | 第50-54页 |
| 4.3.1 考虑平行航班间相互影响的NARX预测模型 | 第50-52页 |
| 4.3.2 客座率对标收益管理方法 | 第52页 |
| 4.3.3 平行航班收益管理方法 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |
| 附录一.NARX构建及训练网络的MATLAB程序 | 第62-64页 |