贝叶斯分类算法在民航机票价格预测中的应用文献综述

 2021-10-21 17:17:00

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文 献 综 述 1.研究背景随着国内民航客运的快速发展,人们生活水平不断提高。

在人们日常旅行或商务活动中,飞机因为其方便舒适的特点,成为了越来越多旅客的首选。

据民航局公布的数据显示,2019年中国民航完成运输旅客6.6亿人次,同比增长7.9%,货邮运输量752.6万吨,同比增长19%。

中国民航全行业营业收入达到1.06万亿元,比上年增长5.4%。

2019年全年,中国民航新辟国际地区航线549条。

大幅增加进入日本东京等主流市场的运力额度,扩大与韩国、 芬兰等国航空运输市场准入。

截止2019年年底,中国民航国内、国际航线共5155条;机队规模达3818架;全国运输机场达到238个。

选择飞机出行的旅客越来越多,然而各航空公司定价机制复杂,机票的价格受各种因素不断变化,因此,如何买到低价飞机票成为了出行旅客们首要关注的问题。

在没有充分信息的条件下,旅客们往往很难掌握价格变动的规律从而做出合理的购买决策。

为了帮助旅客更高概率的买到低价票,给出合理性建议,对机票价格进行预测是很有意义的。

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