【摘 要】
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航班旅客订座量预测在航空公司收益管理、航线网络优化、飞行计划编排、地面作业服务等关键业务中都有重要应用,但是,由于航班订座量数据较大的离散性,订座量的预测一直是困扰航空公司实践业务的核心问题之一。本文以国内某航空公司国内航线动态定价系统开发的设计与实现为背景,重点研究其中的预测算法及其软件实现。首先,在分析航班旅客订座量数据特点的基础上,提出在星期特性（DOW）之外增加时季特性（HML）的数据分类
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航班旅客订座量预测在航空公司收益管理、航线网络优化、飞行计划编排、地面作业服务等关键业务中都有重要应用,但是,由于航班订座量数据较大的离散性,订座量的预测一直是困扰航空公司实践业务的核心问题之一。本文以国内某航空公司国内航线动态定价系统开发的设计与实现为背景,重点研究其中的预测算法及其软件实现。首先,在分析航班旅客订座量数据特点的基础上,提出在星期特性（DOW）之外增加时季特性（HML）的数据分类方式提高经典模型的预测效果,并将聚类算法与BP神经网络等机器学习方法应用于航班预测,结果表明,机器学习算法在航班离港近期有较高预测精度及预测成功率。其次,选择3种预测效果较好的经典的预测模型及2种机器学习模型,采用诱导有序加权平均算子（IOWA）建立组合预测模型,并对该模型诱导值的计算方法进行改进,在适度提高预测精度的前提下,提高了预测成功率。最后,基于前期预测方法的深入研究,设计并实现了某企业收益管理系统中的预测模块,综合采用分层体系结构、分层数据库建模、分区表结构、运算顺序优化等多种技术,整体上保障了系统高稳定性、高运行速度的关键性能需求。
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研究背景:角膜作为透明、无血管的组织,是维持正常视力的重要组成部分。在感染、炎症、外伤、角膜手术等各种致病因素下,角膜缘会形成血管网,新生的毛细血管由边缘向心性生长,这个病理现象称为角膜新生血管（corneal neovascularization,CNV）。CNV会导致视力下降甚至丧失,同时也是角膜移植术后发生免疫排异的高危因素。目前临床上针对CNV的治疗方法主要有外科手术治疗,如激光光凝、角膜
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