基于学习航空定价策略的高铁定价优化
日期:2023.07.20 点击数:3
【类型】期刊
【刊名】综合运输
【关键词】 BP神经网络,综合运输,灰色关联度分析,高铁定价,航空定价
【摘要】随着我国高铁定价市场化改革在加快推进,为进一步提高高铁定价的灵活性与竞争力,本文基于航空和铁路海量定价历史数据,分析了航空与高铁客票的定价策略,并用灰色相关模型计算各因素指标与定价之间的关联程度。建立了一个考虑旅客购票选择多影响因素下神经网络定价模型,采用遗传算法对BP算法的初始值和阈值进行了改进,利用航空订票数据集对神经网络进行训练和验证,结果表明神经网络可以较好的映射航空票价随多影响因素而不断调整的定价策略,通过敏感性分析发现提前期与节假日对票价影响较大。利用该神经网络对高铁票价进行预测,实验结果表明所建立的神经网络模型预测的高铁票价可以较好响应订票影响因素的变化,有助于提升高铁的票价收益。
【年份】2023
【作者单位】北京交通大学交通运输学院;山东省投融资担保集团有限公司;南通洋吕铁路开发建设有限公司;
【期号】07
【页码】93/99
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