深航动态定价管理系统研究（合作企业：深圳航空）

项目成员：刘彬，曹琳峻，陈新炜，李润林，万中威

指导老师：张进 教授

       本项目与深圳航空公司合作，设计了一个基于机器学习的动态定价系统以尝试提高深圳航空单航线的总收益，由数据分析和自动定价两部分组成。

       数据分析包括航线聚类分析和价格影响因素多元线性回归分析。航线聚类分析以历史数据为基础，利用k-means算法，以航班起飞前30日订座数作为分类依据，最终将航线分为旅游型与商务型航班，并结合生活逻辑分析两类航班的决定因素。

      本项目主要利用多元线性回归法分析影响定价的因素。自动定价包括价格-市场需求分析法，余量监控法，动态定价和座位可用性分析。价格-市场需求分析法通过挖掘深圳航空公司提供的历史航空销售数据中当日平均价格与深航该航线当日在总市场中的占有率的关系，找出最大化当日总收益的最优价格。余量监控法是通过监控航班每日剩余座位数和价格-市场价格分析法动态地调整对未来数日的推荐价格。通过对价格-需求和剩余容量的分析来对价格调整，以达到控制每个阶段的购买人数，以及保留后期高价值的乘客需要的座位数的目的。最后根据价格-需求模型建立基于马尔可夫过程的动态定价模型，从而达到整体预期收益最大的最优定价策略。