基于深度学习的廉航客运需求预测系统的设计与实现
这是一篇关于廉价航空,需求预测,旅客画像,注意力机制,神经网络的论文, 主要内容为廉价航空的出现和快速发展,促进了地区间的联系和交流。客运需求预测作为廉价航空收益管理的关键,目前主要依靠决策者经验估算,但存在预测结果难以量化,准确度不高,过程无法追溯的问题。此外,廉航旅客的出行选择较为多样,旅客偏好的差异会对客运需求预测造成影响。因此,本文利用深度学习方法,结合旅客画像,对廉航客运需求预测进行研究,创新性地提出了基于深度学习的廉航客运需求预测模型,并基于预测模型设计实现了廉航客运需求预测系统。根据系统需求分析,确定了主要功能点。采用数据存储、分类预测、业务系统三层架构进行系统总体设计,并详细设计了旅客画像、客运需求预测、权限控制、展示四个功能模块和数据库。其中旅客画像和客运需求预测功能模块,基于本文提出的廉航客运需求预测模型设计实现。预测模型分为廉航旅客画像和客运需求预测模型进行设计。廉航旅客画像部分,利用PSO-K均值类聚算法训练画像模型,对旅客人群进行分类。客运需求预测模型部分,利用画像结果,构建融合注意力机制的GRU神经网络模型,通过Tensorflow进行训练,对不同旅客群体的客运需求变化过程进行定量预测。使用Springboot和Vue框架搭建系统。实现业务逻辑处理,接口数据交互以及预测结果的可视化展示。经测试,系统功能满足设计要求,达到预期的效果。廉航客运需求预测系统的完成,从根本上改变了当前行业内普遍依赖从业者经验预测客运需求的现状,并且实现了预测过程的自动化和系统化,为廉航企业优化收益管理提供了重要支撑。
基于旅客画像和出行链模型的交通出行推荐方法及应用
这是一篇关于机场陆侧交通,旅客画像,出行链构建,推荐算法,软件设计的论文, 主要内容为随着我国经济体量的增大,人们的出行需求快速增长,我国民航旅客运输量已上升到世界第二位。大量的客流给我国机场陆侧交通系统的旅客服务智能化水平提出了更高的要求。用户画像系统和推荐系统是提升旅客体验、实现民航服务跨越式发展的有效方法。本文在构建旅客画像与出行链模型的基础上,提出了一种基于旅客画像特征分群的协同过滤出行推荐方法,该方法可以有效改善旅客出行特征数据集的稀疏性问题,量化旅客出行偏好并给出个性化的出行推荐结果。搭建了旅客出行智能服务系统,将本文提出的出行推荐方法应用于旅客实际的出行过程,实现了为旅客提供个性化出行推荐服务、综合交通状态信息发布等功能,对于提高旅客在机场陆侧交通枢纽内的出行效率、保障客流疏解能力具有良好的效果。本文主要工作内容如下:(1)基于K-Means聚类算法并结合机场业务特点对旅客特征数据集进行聚类分析,使用轮廓系数法和特征降维方法优化旅客分群结果。从旅客个人属性和出行偏好的角度对旅客分群结果进行画像分析,生成了符合机场业务需求的旅客画像与标签体系。(2)研究了旅客在机场陆侧交通枢纽内的出行时空特点,提出了机场交通枢纽内的空间-时间双层出行链模型。基于图模型理论和机场实际路网数据构建了机场路网空间拓扑模型;基于BPR模型和排队论方法提出了旅客出行时间预测模型,并使用采集到的客流数据对模型参数进行拟合。(3)通过对机场业务场景和旅客特征分析,提出了一种基于旅客画像特征分析的协同过滤推荐算法。在旅客画像特征分群的基础上,使用相似旅客出行数据对稀疏矩阵进行补充并通过主成分分析方法进行特征降维,解决了特征矩阵稀疏性问题。使用旅客出行特征数据集对推荐性能进行测试并与其他常见推荐预测算法进行对比,验证了方法的有效性。(4)开发了基于B/S架构的旅客出行智能服务系统。实现了旅客画像生成、出行时间计算、个性化出行推荐和交通状态信息发布等功能。通过模拟虚拟旅客与设定不同的交通状态场景,测试验证了本系统可以为旅客智能推荐当前交通状态下最优出行方式,同时展示相应的出行路线与交通状态信息。证明本文研究工作具备提升旅客出行效率,改善机场客流疏解能力的作用。图47幅,表31个,参考文献75篇。
基于深度学习的廉航客运需求预测系统的设计与实现
这是一篇关于廉价航空,需求预测,旅客画像,注意力机制,神经网络的论文, 主要内容为廉价航空的出现和快速发展,促进了地区间的联系和交流。客运需求预测作为廉价航空收益管理的关键,目前主要依靠决策者经验估算,但存在预测结果难以量化,准确度不高,过程无法追溯的问题。此外,廉航旅客的出行选择较为多样,旅客偏好的差异会对客运需求预测造成影响。因此,本文利用深度学习方法,结合旅客画像,对廉航客运需求预测进行研究,创新性地提出了基于深度学习的廉航客运需求预测模型,并基于预测模型设计实现了廉航客运需求预测系统。根据系统需求分析,确定了主要功能点。采用数据存储、分类预测、业务系统三层架构进行系统总体设计,并详细设计了旅客画像、客运需求预测、权限控制、展示四个功能模块和数据库。其中旅客画像和客运需求预测功能模块,基于本文提出的廉航客运需求预测模型设计实现。预测模型分为廉航旅客画像和客运需求预测模型进行设计。廉航旅客画像部分,利用PSO-K均值类聚算法训练画像模型,对旅客人群进行分类。客运需求预测模型部分,利用画像结果,构建融合注意力机制的GRU神经网络模型,通过Tensorflow进行训练,对不同旅客群体的客运需求变化过程进行定量预测。使用Springboot和Vue框架搭建系统。实现业务逻辑处理,接口数据交互以及预测结果的可视化展示。经测试,系统功能满足设计要求,达到预期的效果。廉航客运需求预测系统的完成,从根本上改变了当前行业内普遍依赖从业者经验预测客运需求的现状,并且实现了预测过程的自动化和系统化,为廉航企业优化收益管理提供了重要支撑。
基于深度学习的廉航客运需求预测系统的设计与实现
这是一篇关于廉价航空,需求预测,旅客画像,注意力机制,神经网络的论文, 主要内容为廉价航空的出现和快速发展,促进了地区间的联系和交流。客运需求预测作为廉价航空收益管理的关键,目前主要依靠决策者经验估算,但存在预测结果难以量化,准确度不高,过程无法追溯的问题。此外,廉航旅客的出行选择较为多样,旅客偏好的差异会对客运需求预测造成影响。因此,本文利用深度学习方法,结合旅客画像,对廉航客运需求预测进行研究,创新性地提出了基于深度学习的廉航客运需求预测模型,并基于预测模型设计实现了廉航客运需求预测系统。根据系统需求分析,确定了主要功能点。采用数据存储、分类预测、业务系统三层架构进行系统总体设计,并详细设计了旅客画像、客运需求预测、权限控制、展示四个功能模块和数据库。其中旅客画像和客运需求预测功能模块,基于本文提出的廉航客运需求预测模型设计实现。预测模型分为廉航旅客画像和客运需求预测模型进行设计。廉航旅客画像部分,利用PSO-K均值类聚算法训练画像模型,对旅客人群进行分类。客运需求预测模型部分,利用画像结果,构建融合注意力机制的GRU神经网络模型,通过Tensorflow进行训练,对不同旅客群体的客运需求变化过程进行定量预测。使用Springboot和Vue框架搭建系统。实现业务逻辑处理,接口数据交互以及预测结果的可视化展示。经测试,系统功能满足设计要求,达到预期的效果。廉航客运需求预测系统的完成,从根本上改变了当前行业内普遍依赖从业者经验预测客运需求的现状,并且实现了预测过程的自动化和系统化,为廉航企业优化收益管理提供了重要支撑。
基于旅客画像和出行链模型的交通出行推荐方法及应用
这是一篇关于机场陆侧交通,旅客画像,出行链构建,推荐算法,软件设计的论文, 主要内容为随着我国经济体量的增大,人们的出行需求快速增长,我国民航旅客运输量已上升到世界第二位。大量的客流给我国机场陆侧交通系统的旅客服务智能化水平提出了更高的要求。用户画像系统和推荐系统是提升旅客体验、实现民航服务跨越式发展的有效方法。本文在构建旅客画像与出行链模型的基础上,提出了一种基于旅客画像特征分群的协同过滤出行推荐方法,该方法可以有效改善旅客出行特征数据集的稀疏性问题,量化旅客出行偏好并给出个性化的出行推荐结果。搭建了旅客出行智能服务系统,将本文提出的出行推荐方法应用于旅客实际的出行过程,实现了为旅客提供个性化出行推荐服务、综合交通状态信息发布等功能,对于提高旅客在机场陆侧交通枢纽内的出行效率、保障客流疏解能力具有良好的效果。本文主要工作内容如下:(1)基于K-Means聚类算法并结合机场业务特点对旅客特征数据集进行聚类分析,使用轮廓系数法和特征降维方法优化旅客分群结果。从旅客个人属性和出行偏好的角度对旅客分群结果进行画像分析,生成了符合机场业务需求的旅客画像与标签体系。(2)研究了旅客在机场陆侧交通枢纽内的出行时空特点,提出了机场交通枢纽内的空间-时间双层出行链模型。基于图模型理论和机场实际路网数据构建了机场路网空间拓扑模型;基于BPR模型和排队论方法提出了旅客出行时间预测模型,并使用采集到的客流数据对模型参数进行拟合。(3)通过对机场业务场景和旅客特征分析,提出了一种基于旅客画像特征分析的协同过滤推荐算法。在旅客画像特征分群的基础上,使用相似旅客出行数据对稀疏矩阵进行补充并通过主成分分析方法进行特征降维,解决了特征矩阵稀疏性问题。使用旅客出行特征数据集对推荐性能进行测试并与其他常见推荐预测算法进行对比,验证了方法的有效性。(4)开发了基于B/S架构的旅客出行智能服务系统。实现了旅客画像生成、出行时间计算、个性化出行推荐和交通状态信息发布等功能。通过模拟虚拟旅客与设定不同的交通状态场景,测试验证了本系统可以为旅客智能推荐当前交通状态下最优出行方式,同时展示相应的出行路线与交通状态信息。证明本文研究工作具备提升旅客出行效率,改善机场客流疏解能力的作用。图47幅,表31个,参考文献75篇。
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