文献
J-GLOBAL ID:202002252455139661
整理番号:20A1701328
再帰型ニューラルネットワークによる航空券の需要予測
Airline Demand Prediction using Recurrent Neural Networks
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著者 (2件):
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資料名:
巻:
34th
ページ:
ROMBUNNO.1I4-GS-2-02 (WEB ONLY)
発行年:
2020年
JST資料番号:
U1701A
ISSN:
2758-7347
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
日本 (JPN)
言語:
日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では,機械学習を用いて航空券の過去の販売実績からその後の需要予測を行うシステムを構築することを目的とする。機械学習の手法としては,再帰型ニューラルネットワークの学習モデルであるSequence to Sequenceを用いて予約状況を学習し,その学習モデルを用いて約2か月の予約状況から次の約2か月分の各予約クラスの航空券の需要を予測した。実験の結果,予測によって得られた航空券の残り枚数と,実際の残り枚数の誤差が2以下である割合が8割を超え学習の効果が確認できた。本学習モデルで予測を行った結果,需要のおおよその変化の傾向は捉えられており,座席クラスによっての違いも見られた。また,旅行会社にとって重要である航空券の有無の予測も高い精度で予測が的中していることが確認できた。(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能
, 航空輸送・サービス一般
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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