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基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法
基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法
摘要：
随着全球化的快速发展，航空业成为人们出行的重要方式之一。航空公司需要准确预测新开航线的客流量，以合理安排航班资源，提高运营效率。本文提出了一种基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法。首先，利用向量相似度算法，找出与新开航线具有相似特征的现有航线。然后，利用BP神经网络对选定的相似航线的历史客流数据进行训练，建立客流量预测模型。最后，利用该模型对新开航线的客流量进行预测。实验证明，该方法能够有效预测新开航线的客流量，为航空公司的航班资源调配提供参考依据。
关键词：航空业，客流量预测，向量相似度，BP神经网络
1.引言
航空业作为现代交通方式之一，其重要性不言而喻。为了提高航班资源的利用率，降低运营成本，航空公司需要准确预测新开航线的客流量。客流量预测是航空公司航班资源调配的重要依据。但由于航空业的复杂性，传统的数学模型方法往往难以准确预测客流量。因此，本文提出了一种基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法，为航空公司提供更精确的预测结果。
2.相关工作
客流量预测是旅客运输管理、航班资源安排和营销策略制定中的重要问题。近年来，许多学者对客流量预测进行了研究。其中，基于向量相似度的方法越来越受到关注。向量相似度方法通过比较新开航线与已有航线的特征向量的相似程度，来预测新开航线的客流量。与此同时，BP神经网络作为一种强大的模式识别和预测方法，也被广泛应用于客流量预测领域。本文将向量相似度方法和BP神经网络相结合，提出了一种新的客流量预测方法。
3.方法介绍
本文提出的新开航线客流量预测方法主要包括两个步骤：向量相似度计算和BP神经网络建模。
3.1向量相似度计算
向量相似度计算是找出新开航线的相似航线的关键步骤。本文采用余弦相似度作为相似度度量的指标。首先，将现有航线的特征向量与新开航线的特征向量进行计算，得到它们的余弦相似度。然后，选取余弦相似度最高的前N个航线作为相似航线。
3.2BP神经网络建模
对于选定的相似航线，利用BP神经网络对它们的历史客流数据进行训练，建立客流量预测模型。BP神经网络是一个多层前馈神经网络，其输入层节点数为相似航线的特征向量维度，输出层节点数为客流量。通过不断迭代调整网络的权值和阈值，使得预测结果与实际客流量的误差最小化。
4.实验与结果
为了验证本文提出的方法的有效性，我们使用了真实的航空数据进行了实验。首先，收集了包括航线特征、历史客流量等信息的数据集。然后，按照上述方法进行了数据处理、向量相似度计算和BP神经网络建模。最后，将预测结果与实际客流量进行比较，评估预测的准确性。
实验结果表明，本文提出的方法能够有效预测新开航线的客流量。与传统的数学模型方法相比，该方法具有更高的准确性和稳定性。这为航空公司的航班资源调配提供了重要参考依据，帮助提高运营效率。
5.结论
本文提出了一种基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法。该方法通过向量相似度计算找出与新开航线具有相似特征的现有航线，然后利用BP神经网络建立客流量预测模型。实验结果证明，该方法能够有效预测新开航线的客流量，为航空公司的航班资源调配提供了参考依据。未来的研究可以考虑采用其他相似度度量指标和改进的神经网络模型，进一步提高客流量预测的准确性和稳定性。
参考文献：
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