基于模糊时间序列的机票价格预测

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.然而各航空公司均使用复杂的调价机制,动态的调整价格,以达到收益最大的目的.受多方面因素的影响,机票实时价格具有趋势性、随机性和波动性的特点,同时影响机票价格因素在不断变化,历史价格与预测值间很难用一个精确的关系表示.文中将模糊时间序列模型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),根据历史价格进行预测,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算法AR、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,可为旅客提供较可靠的购票决策支持.