航空公司数据挖掘数学建模
数据挖掘技术在航空航天大数据分析中的应用
数据挖掘技术在航空航天大数据分析中的应用随着航空航天领域数据的不断积累，如何利用这些海量数据去发现隐藏在背后的有价值信息已经成为一个迫切需要解决的问题。
而数据挖掘技术作为一种有效的数据分析方法，正在被广泛应用于航空航天领域的大数据分析中。
本文将探讨数据挖掘技术在航空航天大数据分析中的应用，并着重介绍其在航空航天安全、飞行模拟和航班调度等方面的具体应用。
首先，数据挖掘技术在航空航天安全领域的应用可以帮助识别潜在的安全风险。
通过对航空公司的安全数据进行挖掘分析，可以发现与安全相关的模式和规律。
例如，通过挖掘航班晚点数据和天气数据之间的关系，可以预测某些特定天气条件下的航班延误概率，进而采取相应的措施，提高航班的准点率。
此外，数据挖掘技术还可以通过分析航空事故和故障数据，发现造成事故和故障的主要因素，以便采取相应的安全措施，减少事故和故障的发生。
其次，数据挖掘技术在航空航天领域的飞行模拟中也发挥着重要作用。
在飞行模拟中，通过对飞行员的训练数据进行挖掘和分析，可以发现训练中存在的问题并加以改进。
例如，通过分析飞行员的操作记录和飞行表现数据，可以发现他们在特定场景下的常见错误和不足，并为他们提供有针对性的训练。
此外，数据挖掘技术还可以用于对飞行过程中的风险和异常情况进行识别和预测，提醒飞行员采取相应的措施，确保飞行的安全。
另外，数据挖掘技术在航空航天领域的航班调度中也有着广泛的应用。
随着航空业务的不断扩大，航班调度变得越来越复杂。
数据挖掘技术可以通过对航空管制数据、航班时刻表和航班晚点数据等进行挖掘和分析，提供精确的航班调度策略。
例如，通过分析航班晚点数据，可以发现造成航班晚点的主要因素，如天气、机械故障、交通管制等，进而优化航班调度方案，提高航班的准点率和航空公司的运营效率。
除上述应用外，数据挖掘技术在航空航天领域还有其他一些重要的应用。
例如，通过对航空公司的乘客数据进行挖掘和分析，可以发现乘客的偏好和需求，提供个性化的服务，提高乘客的满意度；通过对航空器设计和生产过程的数据进行挖掘和分析，可以发现优化设计和生产流程的潜在机会，提高航空器的性能和安全性。
航空预订票数学建模.doc
航空预订票数学建模航空预订票数学建模篇1试谈机票订票模型与求解一、概述１．问题背景描述在激烈的市场竞争中，航空为争取更多的客而开展的一个优质服务项目是预订票业务,本模型针对预订票业务，建立二元规划订票方案，既考虑航空的利润最大化，又尽可能减少乘客订票而飞机满员无法登机的抱怨，从而赢得美誉。
航空的经济利润可以用机票收入除飞行费用和赔偿金后的利润衡量,声誉可以用持票按时前登记、但因满员不能飞走的乘客，即被挤掉者限制在一定数量为标准，这个问题的关键因素――预订票的成可是否按时前登机是随机的，所以经济利益和声誉两个指标都应该在平均意义下衡量。
针对此种现象，航空一般都采用超量订票的运营模式，即每班售出票数大于飞机客数。
按民用航空管理有关规定旅客因有事或误机，机票可免费改签一次，此外也可在飞机起飞前退票.航空为了避免由此发生的损失，采用超量订票的方法，即每班售出票数大于飞机客数.但由此会发生持票登机旅客多于座位数的情况,在这种情况下,航空让超员旅客改乘其它航班,并给旅客机票价的20%作为补偿。
为了减少发生持票登机旅客多于座位数的情况,航空需要对乘客数量进行统计，从而对机票预售量做出一定估算,从而获得最大的利润。
2。
问题的提出某航空执行两地的飞行任务。
已知飞机的有效客量为１50人。
按民用航空管理有关规定旅客因有事或误机,机票可免费改签一次，此外也可在飞机起飞前退票。
航空为了避免由此发生的损失，采用超量订票的方法,即每班售出票数大于飞机客数。
但由此会发生持票登机旅客多于座位数的情况,在这种情况下，航空让超员旅客改乘其它航班，并给旅客机票价的２０％作为补偿。
要求（１）假设两地的机票价为1500元,每位旅客有0.04的概率发生有事、误机或退票的情况,问航空多售出多少张票，使该的预期损失达到最小?（2）上述参数不变的情况下，问航空多售出多少张票，使该的预期利润达到最大，最大利润为多少？3。
分析与建立模型(1)假设两地的机票价为1500元,每位旅客有0.04的概率发生有事、误机或退票的情况,问航空多售出多少张票,使该的预期损失达到最小?（2）上述参数不变的情况下，问航空多售出多少张票，使该的预期利润达到最大,最大利润为多少?设飞机的有效客数为N，超订票数为S（即售出票数为NS），k为每个座位的盈利值，h为改乘其他航班旅客的补偿值。
数学建模各类方法归纳总结
数学建模各类方法归纳总结数学建模是一门应用数学领域的重要学科，它旨在通过数学模型对现实世界中的问题进行分析和解决。
随着科技的不断发展和应用需求的增加，数学建模的方法也日趋多样化和丰富化。
本文将对数学建模的各类方法进行归纳总结，以期帮助读者更好地了解和应用数学建模。
一、经典方法1. 贝叶斯统计模型贝叶斯统计模型是一种基于概率和统计的建模方法。
它通过利用先验知识和已知数据来确定未知数据的后验概率分布，从而进行推理和预测。
贝叶斯统计模型在金融、医药、环境等领域具有广泛应用。
2. 数理统计模型数理统计模型是基于概率统计理论和方法的建模方法。
它通过收集和分析样本数据，构建统计模型，并通过参数估计和假设检验等方法对数据进行推断和预测。
数理统计模型在市场预测、风险评估等领域有着重要的应用。
3. 线性规划模型线性规划模型是一种优化建模方法，它通过线性目标函数和线性约束条件来描述和解决问题。
线性规划模型在供应链管理、运输优化等领域被广泛应用，能够有效地提高资源利用效率和降低成本。
4. 非线性规划模型非线性规划模型是一种对目标函数或约束条件存在非线性关系的问题进行建模和求解的方法。
非线性规划模型在经济学、物理学等领域有着广泛的应用，它能够刻画更为复杂的现实问题。
二、进阶方法1. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元系统进行信息处理的模型。
它通过构建多层神经元之间的连接关系，利用反向传播算法进行训练和学习，实现对复杂数据的建模和预测。
神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 遗传算法模型遗传算法模型是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法。
它通过模拟遗传、交叉和突变等过程，逐步搜索和优化问题的最优解。
遗传算法模型在组合优化、机器学习等领域具有广泛的应用。
3. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机模拟和概率统计的建模方法。
它通过生成大量的随机样本，通过对样本进行抽样和分析，模拟系统的运行和行为，从而对问题进行求解和评估。
数学建模的概念方法和意义
动态规划
解决多阶段决策问题，如最优路径、生产调 度等。
03
数学建模的意义与应用
在科学领域的应用
01
物理建模
通过建立数学模型来描述物理现 象和规律，如牛顿第二定律、热 传导方程等。
化学建模
02
03
生物建模
通过数学模型描述化学反应过程 和机理，如反应动力学方程、化 学平衡方程等。
用数学模型研究生物学问题，如 种群增长模型、基因表达模型等。
心理学研究
数学建模在心理学研究中用于描述人类认知 过程、情感反应和心理发展规律。
公共政策分析
数学建模在公共政策分析中用于评估政策效 果、预测社会趋势和制定科学决策。
04
数学建模的未来发展与挑战
人工智能与数学建模
人工智能与数学建模的结 合
人工智能技术为数学建模提供了强大的计算 能力和数据分析能力，使得复杂模型的建立 和求解成为可能。
金融建模
数学建模在金融领域中用于股票价格预测、风 险评估和投资组合优化。
经济学分析
数学建模在经济分析中用于描述市场供需关系、 经济增长和经济发展模式等。
计量经济学
数学建模在计量经济学中用于探索经济现象的内在规律和因果关系。
在社会领域的应用
社会学研究
数学建模在社会学研究中用于分析社会结构、 人口动态和人类行为模式。
假设不合理
在建模过程中，为了简化问题， 常常会做出一些假设，但这些假 设有时可能与实际情况存在较大 偏差。
数据不足或数据质
量差
在建模过程中，需要用到大量的 数据，但有时数据可能不足或质 量较差，导致模型无法准确反映 实际情况。
02
数学建模的主要方法
代数法
代数法
数学建模在商业领域中的应用研究
数学建模在商业领域中的应用研究数学是自然科学中非常重要的一门学科，它为人们提供了一种揭示自然现象本质的工具和方法。
在商业领域中，数学建模能够帮助企业分析当前市场环境和产品竞争力，预测未来市场发展趋势，重构业务流程和经营模式，提高企业的经营效益和竞争力。
本文将介绍数学建模在商业领域中的应用研究。
1. 数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，是商业领域中数学建模的一个重要环节。
整合和分析企业内部和外部的大量数据，可以帮助企业了解自身的竞争优势和劣势，优化产品和服务，提升客户满意度和品牌知名度。
数据分析的方法有很多，如聚类分析、回归分析、决策树分析、神经网络分析等。
以在线教育平台为例，通过对学生数据的收集和处理，可以识别出学生的学习习惯、知识水平和学业需求，从而针对性地推荐适合学生的课程和学习计划，提高学生的学习效果和成绩。
2. 预测模型预测模型是商业领域数学建模应用的另一个重要环节。
预测模型可以根据历史数据和环境变化情况，预测未来市场和企业发展趋势，为企业制定合理的战略规划和经营决策提供支持。
常见的预测模型有时间序列模型、回归分析模型、神经网络模型等。
以汽车生产企业为例，预测车市的需求趋势和时机，可以帮助企业及时制定生产计划和销售策略，避免过剩或缺货的情况发生，提高企业市场占有率和经济效益。
3. 优化模型优化模型是指以最小化成本、最大化效益等为目标，寻找最优解的过程。
通过优化模型，企业可以找到最优的运营方案和决策方案，从而降低企业的成本和提高效益。
常见的优化模型有线性规划模型、整数规划模型、动态规划模型等。
以航空公司为例，优化航班调度和机组人员排班，可以减少空闲机组和机器的数量，提高航班的正常运营率和乘客的满意度。
4. 风险模型风险模型是指对可能出现的各种风险进行分析和评估，制定相应的应对策略的过程。
通过风险模型，企业可以预测和管理各种潜在风险，提高经营的稳定性和可控性。
常见的风险模型有风险评估模型、蒙特卡罗模拟模型等。
数学建模(航空公司的预定票策略)
数学建模竞赛承诺书我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B中选择一项填写）： B我们的队号为：11参赛队员：1. 电子0903 徐路源2. 数学0901 王璐璐3. 数学0901 张乐孝指导教师或指导教师组负责人：数模组日期： 2010 年 8 月 10 日评阅编号（由评阅老师评阅前进行编号）：.数学建模竞赛编号专用页评阅编号：预测机票价格和预定数量限额最优问题摘要本文所要讨论的问题可以归结为一个趋势拟合和基于二项分布求最优决策的问题。
建立了两个模型：分别用来预测机票的未来价格和求机票的预定限额。
首先我们根据所给的2005年10月～2010年3月期间，每月经济舱机票平均价格(单位:元)数据，通过Matlab 软件用函数去拟合，所得函数即为机票预订价格的数学模型。
可表示为：f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)+a4*exp(-((x-b4)/c4)^2) +a5*exp(-((x-b5)/c5)^2) + a6*exp(-((x-b6)/c6)^2)但在预测中发现，由模型所得参考价格不合实际。
单方面拟合出的模型并不具有实际价值。
之后我们采用趋势外推法中最小二乘法的周期波动模型来解题。
通过与实际价格的比较，发现其误差较小且置信度较高。
所以我们得到的机票预定价格的数学模型即为)122sin(*4632.0)122cos(*9938.0)122sin(0239.58)122cos(*9355.492690.73877.638~xx x x xx ytππππ-+-++=价格随时间呈周期性变化，每过一个周期价格略有上升。
航班延误问题 数学建模
题目：航班延误问题作者：***班级：信息13-1班学号：************航班延误问题摘要航班延误相对于航班正常，是指航班服务的迟延耽误，即航班在进港或离港时超过了民航主管部门批准的航班时刻表所载明的一定时间，俗称民航航班的“晚点”或“误点”。
根据《民航航班正常统计办法》，航班延误具体是指航班降落时间比计划降落时间（航班时刻表上的时间）延迟30分钟以上或航班取消的情况。
近几年，由于航班延误而引起的航空公司与乘客之间的纠纷事件越来越多，如果不能及时解决航班延误事件，二者矛盾会更加激化。
本文基于收集到的数据，建立了时间序列模型，对题目进行深入研究，做出了判断，分析出国内航班延误的真实原因。
最后本文基于航班总数的时间序列数据，建立模糊综合评价模型，针对航班延误问题，提出了预防措施、善后措施及改进措施。
针对问题一，首先，我们对原始数据进行了处理，得到航班总数，正常航班数，不正常航班数的时间序列数据，并对其进行整理分析，绘制出我国航班变化情况折线统计图；其次，我们根据各种影响航班延误的主要因素的数据进行分析，根据上述指标统计得到的数据对空管、机场、航空公司等进行一级评估，得到每一个单位在延误中延误等级,最后在对整体进行评估，得到考虑了空管、机场、航空公司影响情况下的航班综合延误等级。
最后我们得出结论：我们不认为题目所论述的结论是正确的。
针对问题二，首先，本文对原始数据进行了整理，得到了各航班延误原因比例图，紧接着作出这个比例图的直方图，进而依据数据特征并结合现实具体情况来分析航班延误的四个主要影响因素，即恶劣天气的影响、航空交通管制、航空公司的运行管理和空中流量等影响因素，并提出了其他影响航班延误的原因。
针对问题三，我们从航班延误时间最短和航班延误成本最小两个点入手，为航空公司在航班延误上提出了合理的预防措施，善后措施和改进措施等。
预防措施有：1.预订机票时使用民航资源网数据分析中心的“航线运力数据分析系统”提前查询航线航班历史准点率信息，尽量选择预定历史准点率高的航班机票；2.使用“非常准”等网站的航班延误智能预报、航班不正常跟班服务；3.关注天气措施，出发当天及时与航空公司及机场的问询处取得联系；4.投保航班延误保险。
数学建模数据处理方法
数学建模数据处理方法数学建模是解决实际问题的重要方法，而数据处理是数学建模中不可或缺的一环。
数据处理方法的好坏直接影响到模型的准确性和可靠性，因此需要对数据进行准确、全面的处理和分析。
下面将从数据采集、数据清洗、数据分析三个方面介绍数学建模中的数据处理方法。
一、数据采集数据采集是数学建模中首先需要完成的工作。
数据采集工作的质量对最终结果的精确度和代表性具有至关重要的影响。
数据采集必须具有相应数据的覆盖范围，数据即时性、真实性和准确性。
采集数据的方法主要有以下几种：1.问卷调查法：通过问卷调查的方式获得数据，是一个经典的数据采集方法。
问卷设计要考虑问题的准确性、问卷的结构和便于回答等因素，其缺点在于有误差和回答方式有主观性。
2.实地调查法：通过实地调查的方式获得数据。
实地调查法拥有远高于其它数据采集方法的数据真实性和准确性，但是它也较为费时费力走，不易操作。
3.网络调查法：通过网络调查的方式获得数据，是应用最广的一种调查方法。
以网络搜索引擎为代表的网络工具可提供大量的调查对象。
在采用网络调查时要考虑到样本的代表性，避免过多的重复样本、无效样本。
此外，由于网络调查法易遭受假冒调查等欺骗行为，结果不能完全符合事实情况。
二、数据清洗在数据采集后，需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗是数据处理过程中的一项重要工作，它能大大提高数据的质量，保证数据的准确性、真实性和完整性。
数据清洗的过程中主要包括以下几个方面的工作：1.清洗脏数据：包括数据中的重复、缺失、无效和异常值等。
其中缺失值和异常值是数据清洗的重点，缺失值需要根据数据具体情况处理，可采用去除、填充、插值等方式，异常值的处理就是通过人工或自动识别的方式找出这些数据并去除或修正。
2.去除重复数据：在数据采集时出现的重复数据需要进行去重处理，在处理过程中需要注意保持数据的完整性和准确性。
3.清洗无效数据：清洗无效数据是指对数据进行筛选、排序、分组等操作，以得到有意义的数据，提高数据的价值和质量。
航空业的飞行数据分析与优化
航空业的飞行数据分析与优化航空业作为现代交通运输的重要组成部分，承载着大量的旅客和货物运输任务。
为了确保航班的安全、高效运行，航空公司和相关机构需要对飞行数据进行分析与优化。
本文将探讨航空业飞行数据分析的重要性，以及如何通过数据分析来优化航班运行。
一、飞行数据分析的重要性飞行数据分析是指通过收集、整理和分析航班中产生的各种数据，以获取有关飞行过程和性能的信息。
这些数据包括飞行器的位置、速度、高度、姿态、燃油消耗等。
通过对这些数据的分析，可以帮助航空公司和机组人员了解飞行过程中的问题和潜在风险，从而采取相应的措施来提高飞行安全和效率。
1. 提高飞行安全飞行数据分析可以帮助航空公司及时发现飞行过程中的异常情况和潜在风险，如飞行器的姿态异常、燃油消耗异常等。
通过对这些异常情况的分析，可以及时采取措施来避免事故的发生，提高飞行安全。
2. 提高飞行效率飞行数据分析可以帮助航空公司优化飞行计划和航班运行，从而提高飞行效率。
通过对飞行数据的分析，可以发现飞行过程中的燃油浪费、航线选择不当等问题，并提出相应的优化方案，减少航班延误和燃油消耗，提高航班的准点率和经济效益。
二、飞行数据分析的方法飞行数据分析可以采用多种方法和工具，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
下面将介绍几种常用的飞行数据分析方法。
1. 统计分析统计分析是一种常用的飞行数据分析方法，通过对飞行数据进行统计和分析，可以得出一些有关飞行过程和性能的统计指标，如平均速度、平均燃油消耗等。
这些统计指标可以帮助航空公司了解飞行过程中的一般情况，并进行比较和评估。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现数据中的隐藏模式和关联规则来获取有用信息的方法。
在飞行数据分析中，可以利用数据挖掘技术来发现飞行过程中的异常情况和潜在风险。
例如，可以通过挖掘飞行数据中的异常点和异常模式来发现飞行器的故障和操作失误。
3. 机器学习机器学习是一种通过让计算机自动学习和改进性能的方法。
航空公司的最佳飞行数学模型
航空公司的最佳飞行方案摘要随着民航事业的发展，我国形成了许多航空公司。
各航空公司拥有各种不同的民航客机，相互之间存在着激烈的竞争。
假设我们是某航空公司的策划者，根据给出的数据建立数学模型，综合评价各客机的性能，并制定最佳飞行方案。
对于问题一，我们运用层次分析法来构建数学模型。
我们先构建了性能评价层次结构模型，对各性能进行两两比较得到判断矩阵，并应用Matlab软件求解得到综合评价方程。
我们对该判断矩阵进行一致性检验，检验通过了。
通过该方程我们计算得到这17种客机的综合性能，对其分组，我们得出，型号为B747-100的客机综合性能最好，型号为MD-80，B737-300，DC-9-50，B737-100，F-100，DC-9-30，DC-9-10的客机综合性能最差，其余的性能适中。
对于问题二，我们采用线性规划法来建立模型。
建立目标函数，给出约束条件后，我们通过LINGO软件求解得到最佳飞行方案，即DC-10，1架，飞行航线4；B747-100，1架，飞行航线2；A300B4，2架，飞行航线2；B767-300，1架，飞行航线3；B757-200，1架，飞行航线5；MD-80，2架，飞行航线1,2；DC-9-30，2架，飞行航线4,5；B727-100，2架，飞行航线4,5，此时成本最低。
关键字：最佳飞行方案；层次分析法；线性规划法；综合性能；Matlab软件；LINGO软件1.问题重述1.1问题背景随着民航事业的发展，我国形成了许多航空公司。
各航空公司拥有各种不同的民航客机，相互之间存在着激烈的竞争。
1.2问题提出随着民航事业的发展，我国形成了许多航空公司。
各航空公司拥有各种不同的民航客机，相互之间存在着激烈的竞争。
表 1给出了目前在我国民航业运营的各种客机的性能参数，假设你现在是某航空公司的策划者。
请回答以下问题：1. 试根据表 1的数据综合评价各客机的性能。
2. 如果你的公司目前承担表 2中的运输计划，请制定满足旅客需求（方便快捷）同时又节约成本的最佳飞行方案（即在每条航线上布置何种客机、布置多少）。
航班计划的合理编排-数学建模竞赛优秀论文
湖南省首届研究生数学建模竞赛题目航班计划的合理编排摘要:本文从提高飞机利用率，降低运行成本，提高航空公司经济效益等角度出发，来研究航班计划的合理编排。
我们先后建立了，相关性分析模型，0-1整数规划模型，改进的0-1整数规划，鲁棒性评价模型等模型，并运用matlab，spss等相关软件对各模型进行求解，进而对题中各问题给出了相应的解答。
针对问题1，首先对附件1中的数据进行了检查，并合理地更改了一些不合理的数据，例如对附件1中餐食费为0的数据我们进行了合理的更改（见附录附表1）。
其次，为了找到影响航班收益的主要因素，我们求出了各航线的收益，建立了相关性分析模型，并给出了附件1中各因素与航班收益的相关系数。
通过对相关系数排序，我们找出了8各主要因素（见表1）。
同时基于这8个主要因素，我们对亏损航线提出了相应的整改措施。
针对问题2，首先根据问题中的假设条件，我们将求解航空公司收益最大化问题转化为了求解飞机利用率最高的问题。
为使飞机利用率最高，我们假设每架飞机每天的最大飞行时间为17.5小时，并针对西安、天津两个独立基地以及A320、E190两种机型分别建立了4个0-1整数规划模型，并将其转化为NP-hard 问题求解。
我们利用动态规划算法，通过matlab软件求解，计算出航空公司最少需要再去租4架A320机型和2架E190机型的飞机。
同时，我们还制定了下个月的航班计划（见附录附表1），并计算出公司的最大收益为4237.1万元。
针对问题3，在问题2的基础上，我们进一步考虑了飞机累计飞行130小时就必须在维修基地停场维修24小时的条件，进而建立了改进的0-1整数规划模型。
通过对模型进行求解，我们计算出在问题2的基础上至少需要增加A320机型和E190机型的飞机各2架，同时列出了一份各飞机停场排班表（见表11-14）。
针对问题4，首先给出了评价航班计划“鲁棒性”的评判标准。
基于该评判标准，我们对问题2中制定的航班计划的“鲁棒性”进行了评价。
数学建模处理数据的方法
数学建模处理数据的方法
数学建模是通过数学方法和技巧来解决实际问题的一种方法。
在处理数据方面，数学建模提供了许多有效的方法来分析、处理和解释数据。
首先，数学建模中常用的一种方法是统计分析。
统计分析通过收集和整理数据，并进行概率分布、回归分析、假设检验等统计技术的运用，得出对数据的描述和推断。
通过统计分析，可以对数据进行整体的描述和总结，找出数据中的规律和趋势，以及得出对未来数据的预测和推断。
其次，数学建模还应用了数据挖掘技术。
数据挖掘是通过自动或半自动的方式，从大量数据中发现模式、关联和规律的过程。
数学建模在数据挖掘中使用了聚类、分类、关联规则挖掘等算法，通过对数据的处理和分析，揭示数据中隐藏的信息和关系。
数据挖掘可以帮助我们从数据中发现新的知识、预测未来的趋势和行为，并应用于商业、医学、金融等领域。
另外，数学建模还使用了数值计算的方法来处理数据。
数值计算通过将数据转化为数学模型，并使用数值方法进行计算和求解，得到模型的解析结果。
数值计算在数学建模中常用于求解复杂的数学方程和优化问题，通过对数据的数值计算，可以得到更准确的结果和预测。
此外，数学建模还可以利用图论、最优化、时间序列分析等方法来处理数据。
图论可以用于表示和分析数据之间的关系和网络结构；最优化可以用于求解数据中
的最佳方案和最优决策；时间序列分析可以用于对时间序列数据进行建模和预测。
总而言之，数学建模提供了多种处理数据的方法，包括统计分析、数据挖掘、数值计算、图论、最优化和时间序列分析等。
这些方法可以帮助我们更好地理解和应用数据，从而解决实际问题。
航空业中的数据分析与模型研究
航空业中的数据分析与模型研究在当今数字化时代，数据分析和模型研究对于航空业的发展起着至关重要的作用。
无论是航空公司还是机场管理方，都需要依据大量的数据来进行决策，提高航班准点率、优化资源分配以及提升客户体验。
本文将探讨航空业中的数据分析与模型研究的相关应用，并探讨其对航空业的影响。
一、航班准点率预测模型航班准点率是一项重要的指标，直接关系到航空公司的运营效率和旅客的出行体验。
数据分析与模型研究可以帮助航空公司预测航班的准点率，从而优化航班计划，减少延误情况的发生。
为了构建准确的预测模型，首先需要收集大量的历史数据，包括航班起降时间、天气情况、航空公司的运营情况等。
通过分析历史数据，可以识别出对航班延误有影响的因素，并建立数学模型来预测航班的准点率。
这些模型可以利用机器学习算法，如决策树、支持向量机等，通过训练和验证来提高预测准确率。
利用准点率预测模型，航空公司可以提前做出相应的调整，例如调整飞行计划、增加备用机组等，以减少航班延误。
这不仅可以提高运营效率，还可以改善旅客的航班体验，为航空公司赢得良好的声誉。
二、客户需求预测模型航空公司需要了解旅客的需求，以便合理安排航班资源、提供个性化服务。
数据分析和模型研究可以帮助航空公司预测旅客需求，提供更好的服务。
客户需求预测模型可以通过分析历史数据来建立，包括乘客的购票渠道、购票时间、乘客的个人信息等。
通过综合分析这些关键信息，可以预测出旅客的出行意向、旅行时间等信息。
这些模型可以利用时间序列分析、聚类分析等方法来构建，以提高预测准确性。
根据客户需求预测模型的结果，航空公司可以更好地进行航班资源分配和服务规划。
例如，在需求高峰期增加航班频次，提供更多的旅行选择；根据旅客的个人偏好和历史行为，推送个性化的服务和优惠信息。
这些举措可以提高客户满意度，增加客户忠诚度，进而促进航空公司的业务发展。
三、航空货运运力优化除了旅客运输，航空公司还承担着大量的货物运输任务。
数据挖掘方法在航空安全中的使用教程与技巧
数据挖掘方法在航空安全中的使用教程与技巧航空安全是航空业运营中至关重要的一环，旨在确保乘客和机组成员的安全。
然而，航空行业涉及大量复杂的数据，如飞行数据、机场运营数据以及机械维护记录等。
利用数据挖掘技术，航空公司可以从海量的数据中发现潜在的安全风险和模式，提高安全性，确保飞行的顺利进行。
本文将讨论数据挖掘方法在航空安全中的使用教程与技巧，包括数据预处理、特征选择、聚类和分类等关键步骤。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的首要步骤。
在航空安全领域，数据来源复杂且常常包含噪声。
因此，在挖掘之前，需要对数据进行清洗、去重和缺失值处理。
这些步骤有助于提高后续挖掘过程的准确性。
此外，还应对数据进行规范化处理。
例如，将不同单位的数据转换为相同的尺度，以确保数据具有可比性。
这样做可以减少数据的偏差，提高挖掘结果的可靠性。
二、特征选择在航空安全中，选择合适的特征对于发现潜在的安全风险至关重要。
特征选择是指从大量可能的特征中选择出对挖掘目标有重要影响的特征。
为了确定重要特征，可以使用统计方法，如信息增益、相关性分析和卡方检验等。
这些方法可以帮助挖掘出与安全风险相关的关键特征，为后续的聚类和分类提供依据。
三、聚类聚类是将相似的数据样本分组成簇的过程。
在航空安全中，聚类可以帮助发现与一组特定条件相关的异常模式，从而识别潜在的安全问题。
常见的聚类算法包括k-means聚类、层次聚类和密度聚类等。
根据数据的特点和需求，选择适合的聚类算法，进行聚类分析，找出数据的内在结构和模式。
四、分类分类是一种将数据样本分配到预定义的类别中的过程。
在航空安全中，分类可以帮助将飞行数据与已知的异常模式进行比较，以便尽早发现可能的安全问题。
常用的分类算法包括决策树、神经网络和支持向量机等。
通过训练分类模型，可以将新的数据样本分类到已知的安全和非安全类别中，以便迅速做出决策和采取措施。
五、模型评估与优化数据挖掘模型的评估和优化是确保模型性能和准确性的关键步骤。
数据分析中的航空运输数据处理与分析
数据分析中的航空运输数据处理与分析随着航空业的迅速发展，航空运输数据的处理和分析变得越来越重要。
航空运输数据包括航班信息、乘客数据、货运数据等，这些数据可以为航空公司和相关机构提供有价值的信息，帮助他们做出决策和优化运营。
本文将探讨数据分析在航空运输领域的应用，以及数据处理和分析的方法。
一、数据收集与清洗在进行数据分析之前，首先需要收集和清洗数据。
航空运输数据的收集可以通过航空公司的系统或者第三方数据提供商获取。
数据的清洗是为了去除不完整、重复或者错误的数据，确保数据的准确性和一致性。
在清洗数据时，可以使用数据清洗工具来自动识别和修复错误，也可以通过编程语言如Python或R来进行数据清洗。
二、数据可视化与探索性分析一旦数据收集和清洗完成，接下来可以进行数据可视化和探索性分析。
数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，帮助人们更好地理解数据。
在航空运输领域，可以使用柱状图、折线图、散点图等来展示航班数量、乘客流量、货运量等数据。
通过数据可视化，可以发现数据中的趋势、关联性和异常值，为后续的数据分析提供指导。
三、数据建模与预测数据建模是将数据与数学模型相结合，通过建立模型来预测未来的趋势和结果。
在航空运输领域，可以使用回归模型、时间序列模型等来预测航班延误、乘客需求等。
数据建模需要根据具体的问题选择合适的模型，并对模型进行训练和验证。
通过数据建模和预测，航空公司可以更好地规划航班计划、优化资源配置，提高运营效率。
四、数据挖掘与机器学习数据挖掘是一种从大规模数据中发现模式和关联的技术。
在航空运输领域，数据挖掘可以帮助航空公司发现乘客的行为模式、购票偏好等，从而进行精准营销和客户关系管理。
机器学习是一种通过训练模型来自动分析和解释数据的方法。
在航空运输领域，机器学习可以用于航班调度优化、飞行安全预测等方面。
五、数据安全与隐私保护在进行航空运输数据处理和分析时，数据安全和隐私保护是非常重要的。
航空运输数据包含大量的个人信息和商业敏感信息，必须采取措施保护数据的安全和隐私。
对于航空公司航班调度问题的数学建模分析
对于航空公司航班调度问题的数学建模分析航空公司航班调度问题是一项复杂且关键的任务，直接影响旅客的出行体验和航空公司的运营效率。
为了有效解决这一问题，我们可以运用数学建模分析，从多个不同的角度出发，优化航班调度策略。
首先，我们可以使用图论来建立航班网络模型，将不同的机场和航班连接起来。
每个机场可以表示为图中的节点，而航班则可以表示为节点之间的边。
通过构建这样的模型，我们可以计算不同机场之间的最短路径，以便为航班提供最优的路线选择。
然后，我们可以运用线性规划来确定航班的安排和分配。
我们可以将航班调度问题转化为数学优化问题，以最大化航空公司的收益或最小化旅客的等待时间。
通过定义准确的约束条件，包括每个航班的起飞与降落时间、乘客的航班转机需求等等，可以利用线性规划算法求解最优调度方案。
此外，我们还可以利用排队论来分析和优化航班的出发和降落过程。
排队论是一种研究排队系统的数学方法，可以帮助我们分析航班出发和降落的时间间隔，以减少航班之间的冲突和延误。
通过合理安排航班的进出顺序和间隔时间，可以降低旅客的等待时间，并提高航空公司的运行效率。
另外，航班调度问题还可以运用模拟方法来进行分析和优化。
我们可以建立航班调度的模拟模型，模拟不同调度策略下的航班运行情况，并评估其对航空公司和旅客的影响。
通过模拟实验，可以找到最佳的调度方案，并预测其在真实环境中的表现。
最后，为了提高航空公司航班调度的效率和准确性，我们可以利用数据挖掘和机器学习技术来分析大量的历史数据，并构建预测模型。
这些预测模型可以帮助我们预测航班的需求、人员配置和天气等因素，从而为航班调度提供更准确的参考信息。
综上所述，航空公司航班调度问题的数学建模分析可以从多个角度出发，包括图论、线性规划、排队论、模拟方法和数据挖掘等。
通过运用这些方法，可以优化航班的路线选择、安排和分配，提高航空公司的运营效率，提升旅客的出行体验。
航空航天领域的数据分析与建模
航空航天领域的数据分析与建模航空航天领域是一个充满挑战与机遇的领域，它涉及到大量复杂的数据和精确的模型。
数据分析与建模在航空航天领域中扮演着重要的角色，它不仅能够帮助我们深入了解飞行器的性能和系统运行情况，还能够为空中交通管制、航班调度和飞行安全等方面提供科学依据。
一、航空航天数据分析的意义和目的数据分析在航空航天领域中的应用非常广泛。
它可以通过对飞行器的传感器数据和运行记录进行分析，帮助我们了解飞行器在不同情况下的性能表现、燃油消耗、机械故障等情况。
数据分析还可以通过对航空公司的业务数据进行挖掘，为航班调度、机票销售、客户关系管理等提供决策支持。
此外，数据分析还有助于空中交通管制部门进行空域优化和飞行路线规划，提高航班的效率和安全性。
二、航空航天数据分析的方法和工具在航空航天领域的数据分析过程中，我们通常会使用到一些常见的数据分析方法和工具。
例如，统计分析是航空航天数据分析中常用的方法之一。
我们可以通过对大量航班数据进行统计分析，了解航空公司的运营情况、乘客出行特征等。
此外，机器学习和人工智能技术在航空航天数据分析中也得到了广泛应用。
通过对庞大的数据集进行训练和建模，我们可以提取出一些隐藏在数据中的规律和模式，为决策提供支持。
在实际的数据分析工作中，我们通常会使用一些专门的数据分析工具，如Python的数据分析库Pandas和Numpy，以及可视化工具Tableau等。
这些工具能够帮助分析师更加高效地处理数据，简化分析过程，同时还能产生一些直观简洁的数据可视化结果。
三、航空航天数据建模的重要性和方法数据建模是航空航天领域中应用广泛的技术之一，它可以帮助我们构建出精确的飞行器性能模型、气象模型、空中交通模型等。
这些模型可以通过模拟和仿真的方式进行验证和优化，为决策提供科学依据。
在航空航天领域的数据建模过程中，我们可以使用一些常用的建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。
这些方法能够帮助我们通过已有的数据集，构建出一个数学模型来解释数据中的规律和关系。
数学建模中的数据处理方法
数学建模中的数据处理方法数学建模是指利用数学方法和技术对实际问题进行抽象和建模，并通过求解数学模型来解决问题。
在数学建模过程中，数据处理是不可或缺的一部分，它涉及到对原始数据进行整理、清洗和分析等过程。
下面是数学建模中常用的数据处理方法。
1.数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行处理，以去除异常值、缺失值和错误值等。
常用的数据清洗方法有如下几种：-异常值处理：通过识别和处理异常值，提高模型的稳定性和准确性。
可采用箱线图、标准差法等方法进行处理。
-缺失值处理：对于含有缺失值的数据，可以选择删除带有缺失值的样本，或者采用插补方法填充缺失值，如均值插补、回归插补等。
-错误值处理：通过对数据进行分析和检验，去除具有错误的数据。
常用的方法有逻辑检查、重复值检查等。
2.数据预处理：数据预处理是指对原始数据进行预处理，以提高建模的效果和精度。
常见的数据预处理方法有如下几种：-数据平滑：通过平均、加权平均等方法，对数据进行平滑处理，提高数据的稳定性和准确性。
常用的方法有移动平均法、曲线拟合法等。
-数据变换：通过对数据进行变换，可以提高数据的线性关系，使得建模的效果更好。
常见的方法有对数变换、指数变换、差分变换等。
-数据标准化：将不同量纲和单位的数据统一到一个标准的尺度上，提高模型的稳定性和准确性。
常见的方法有最小-最大标准化、标准差标准化等。
3.数据分析：数据分析是指对处理后的数据进行统计和分析，挖掘数据的潜在规律和特征，为建模提供依据。
常见的数据分析方法有如下几种：-描述统计分析：通过计算和描述数据的中心趋势、离散程度等统计指标，对数据进行总结和概括。
-相关分析：通过计算变量之间的相关系数，研究变量之间的关系和依赖程度。
-因子分析：通过对多个变量进行聚类和降维，找出主要影响因素并进行分类和解释。
-时间序列分析：对具有时间特性的数据进行分析和预测，探索数据的变化规律和趋势。
-主成分分析：通过对多个变量进行线性组合，得到新的综合指标，降低数据的维度。
数学建模国赛近6年的6种模式解析
数学建模国赛近6年的6种模式解析嘿，朋友们，今天我们来聊聊数学建模国赛，哦，不，是近六年来的六种模式，真的是个充满挑战的“游戏”，就像打怪升级一样，听着就让人激动得心跳加速。
每年都有无数的学霸们，背着书包，怀揣梦想，挤在一起，拼尽全力，争取那份荣耀，哇，想想就热血沸腾。
数学建模就像一场智力的角逐，各路英雄豪杰齐聚一堂，真是让人目不暇接。
首先说说第一种模式，估计很多人都熟悉，那就是“经典模型”。
这个模式就像是数学的“老酒”，虽然时间久了，但每次喝都能品出不同的滋味。
这种模型通常是拿以前的成功案例来对比，大家都觉得没什么新意，但仔细想想，能从历史中学习，这才是真正的智慧。
就像打游戏，升级装备，老套路永远不会出错，适合不喜欢冒险的伙伴们。
接下来是“优化算法”模式。
哎，这个真的是个大坑，往里一跳，感觉自己就像进入了无底洞。
各种算法像花样年华一样繁多，什么遗传算法、模拟退火，听起来像是科幻片里的情节。
搞得人心里真是五味杂陈。
要是能搞定这些算法，简直就像找到了宝藏。
不过，解题的时候，那种心急火燎的感觉可真是让人抓狂。
用优化算法就像是闯关，越往后越难，但收获也越多，人生啊，不就是这样吗？说到第三种模式，大家可能会想，嘿，这不就是“机器学习”吗？对对对，没错。
这个模式就像是开了挂一样，数据量越大，模型越强，真的是让人羡慕嫉妒恨。
不过，机器学习的魅力在于，它让你学会从海量数据中寻找规律，就像是在沙滩上找贝壳，虽然费劲，但总能找到珍珠。
有人说，机器学习的兴起就像是数学界的“革命”，让很多人惊叹不已，但也让很多人心有余而力不足。
接着说说“仿真模拟”模式，这个简直就是个“万花筒”。
你可以用各种方式模拟现实世界中的复杂现象，就像是搭建自己的小宇宙。
想象一下，设想一个城市的交通流量，哇，那真是太有趣了。
你可以看到车流的变化，就像在看一场精彩的足球比赛，每个角色都有自己的位置。
虽然有时候会出现意想不到的“乌龙球”，但是这也让整个过程充满了惊喜。
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2013年广东工业大学大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了2013年广东工业大学大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛的题目是：A题航空客运数据挖掘我们的参赛报名号为：00号参赛队员(打印并签名) ：姓名____袁嘉蔚__学号__3111008344__院系班级应数11统2姓名___王文冲__ 学号_3111008197___院系班级应数11信安1姓名____庄楚贤__学号_3211008315__院系班级___应数11统1日期：2013 年 5 月 13 日航空客运数据挖掘模型摘要随着交通工具的不断发展，目前航空公司的主要竞争对手已不局限于同行业之间，而更多的倾向于其他的交通行业，如：火车，长途汽车等。
为了使自己能在目前的激烈竞争中取得更大的优势，航空公司大都采取自己独特的经营策略，虽然他们的形式各异，但最终都是通过降低自己的空座率来提高自己的盈利。
然而要降低空座率，首先需要对客户进行一定的分析，其中包括：客户的流失预测，客户的细分和客户的价值评估等方面。
因此本文着重建立客户流失模型，客户细分模型以及客户价值评估模型，以供航空公司参考。
对于客户流失模型，本文首先通过定义流失度来衡量某一客户的流失情况，再找出客户某些固有的属性与流失度之间的映射关系，来判断客户的流失情况。
由于每个顾客的属性较多，所以就要对这些属性进行塞选，并从中找出一些主要的影响因素。
首先是通过查找相关资料及与专业人士交流，把一些明显无关紧要的因素给去除掉；再利用神经网络算法，找出剩下的对流失度影响较大的属性。
最后将这些主要因素与流失度建立一个较好的映射关系。
针对客户价值评估模型，本文通过参考相关文献确定几个能对航空公司营业产生影响的主要因素进行综合评价，根据客户综合得分的高低对其价值作出判断。
基于所给的数据量较大，我们运用随机抽样原理，采用因子分析方法，确定主要因子的个数和各因子的权重，导出衡量客户价值大小的总表达式，在断定该表达式有较好的稳定性后，用它来计算各个客户的价值大小。
根据上面的流失预测以及客户价值评估这两方面对客户进行细分，并且根据所分不同类别的客户采取不同的优惠策略，从而来实现降低空座率。
关键词：数据挖掘，客户流失，客户细分，价值评估，神经网络，因子分析一．问题重述航空公司要降低空座率，就要先对客户进行定量和定性的分析，并针对不同的客户实施不同的优惠措施，从中来提高其乘机人数。
而对客户的分析主要有三个方面，即：客户流失预测、客户细分、客户价值评估。
客户流失预测，讲的就是由于每个客户并不一定一直都会乘坐某一固定航空公司的飞机，我们需要借助现有的历史数据，通过对客户某些属性值，如会员卡积分，会员卡级别，乘坐路程等等的分析，来预测他是否会有流失倾向。
客户价值评估主要是对所有的客户对公司价值量大小的评估，其中的价值量主要是针对于盈利的多少为指标，所以此问题也将转化为对分析每个顾客对公司盈利额的作用。
客户细分则通过对所有的客户进行分类，使得航空公司可以根据具体的某一类实施一定的优惠策略，从而来降低空座率。
二．符号说明第i个季度的乘机次数n i,i=1,2,3,4,5,6,7,8客户的流失度r i会员卡级别：x1飞行次数：x2观测窗口总基本积分：x3第一年总票价：x4第二年总票价：x5观测窗口总飞行公里数：x6观测窗口季度平均基本积分累积：x7最后一次乘机时间至观察窗口末端时长x8观测窗口中第1年其他积分x9观测窗口中第2年其他积分x10积分兑换次数x11平均折扣率x12观测窗口中其他积分x13三、模型的建立与求解1.客户流失预测1.1模型分析客户流失管理是航空公司通过对客户需求满意度调查进行有针对性的挽留客户的一个重要方法，其中最关键的就是对客户流失行为做出预测，即通过对客户的一些属性进行分析，从中进行预测出客户是否会有流失趋势，从而实施一些具有针对性的挽留措施。
在航空公司对顾客的流失进行分析时，由于顾客是一个具备多属性的个体，其中包括会员卡号，入会时间，性别，会员卡级别，飞行次数，观察窗口积分等。
对于客户的流失情况，这些属性都可能对其有着一定的影响。
然而根据所给数据里面顾客的属性有很多，首先应当从里面根据一般常识以及专业人员从里面剔除掉一些属性，再通过两次神经网络，从原始数据上几十个属性中提炼出与客户流失度相关性较大的属性，并且计算分析变量的权重值，建立客户流失预测模型并对客户流失趋势进行预测。
图1.11.2模型建立1.2.1流失度顾客流失度是对顾客对企业保持度的一个定量描述，它在一定程度上能够反映顾客的忠诚情况，其数值越大表示对企业的忠诚程度越小。
在此模型中根据顾客在八个季度中每个季度的乘机次数，对其进行分析，统计得到相关的进行流失度。
设这八个季度分别的乘机次数为：n1、n2、n3、n4、n5、n6、n7、n8，第i个客户的流失度记为：r i根据分析，当顾客长期乘坐此飞机，还有乘坐的次数越多且不断增加那么其忠诚度将会相对的越高，即在计算流失度r i的时候应当综合考虑顾客的乘机次数及其乘机次数的变化趋势。
所以综合考虑上面的因素，可以有下面一些式子来表示：第i个客户的变动累加值记为：R iR i=∑m j+1 m j8j=1,其中m j表示第j各非零的季度的乘机次数再对R i进行归一化处理得到相应的流失率r i。
根据600个客户在八个季度中的乘机次数，计算利用相关数据进行计算得到相应的流失度（限于篇幅，罗列了其中的20个）如下表1：由上表可以看出所得到的流失率与分析的一致，如：第1名顾客他只有在第三季度乘过一次飞机，其余的都没有坐过，所以流失率很高；而对于第10名顾客，他经常乘坐飞机，且每个季度都有去，所以流失率很低，这与计算的结果r=0.03完全符合。
所以上面这个式子可以作为评价顾客流失率的一个标准。
1.2.2主因素的提取在原始数据中根据相关的业务人员经验，可以初步剔除掉其中的一些无关因素，例如年龄，性别，卡号，工作所在地等因素。
在剩下的这些属性的基础上，我们需要再次寻找影响客户流失的显著特征，这就需要对里面的大量数据进行计算，分析。
作为一个综合评价的系统，因素的提取是否客观合理也将称为一个关键点。
在此我们应用神经网络算法来解决此类问题。
相对与其他算法，神经网络可以通过训练来实现任意的非线性映射，且具有较强的泛化能力。
因为这些数据没有一定的线性关系，且变量之间的关系相对较为复杂，常常是有相互关联而非独立的，各种变量之间也隐藏着各种不明确关系。
所以在此用神经网络算法会相对较好。
具体算法如下：1. 将神经网络的输入值为顾客的属性指标，分别记为：x 1、x 1、···、x n 。
而网络的输出值记为y ，其中y 表示顾客的流失率，即y=r 。
并且通过大量的数据进行测试，可以得到顾客属性与流失率的关系，即映射函数：y =f(x 1,x 1,···,x 1)。
2. 在这个函数关系式中，假定只改变其中的一个变量x i (i =1,2,···,n)，其他的变量保持不变，我们就可以根据映射关系f 计算出指标x i 改变后的输出值y 。
3. 将各输入属性的平均值作为输入指标，并计算出相应的输出，记为中点估计值：y ̅。
当其中一个输入属性x i 变化100%时，可求出相应的输出值y的绝对变化量：y var i =|y −y ̅|，再相应的求出输入属性x i 对输出值y 的相对变化量: y xvar i =y vari y ̅。
4. 比较所有输入指标变化对输出变量的相对变化量，进而得出输入指标变量x i 对输出变量y 的相对贡献率c i (i =1,2,···,n )。
其中c i =y xvar i ∑y xvar i n i=1，选取其中贡献率高达80%的因子作为主要因素，并且作为下一步的BP 神经网络训练的输入值。
1.2.3 基于神经网络的客户流失度计算使用上面计算得出的因子来评估客户的流失度，通过BP神经网络，即由一个输入层，若干个隐藏层和一个输出层构成，来刻画用户特征与流失度之间的关系，如下图1，网络的输入值为每个顾客的关键影响因素，输出端为计算得出的客户流失度大小。
图1.2假设通过上面的方法提取到了N，随机在总体中抽取K各个体作为样本，并用X i和 Y i分别表示输入和输出值，对于某一输入X i=*x1k,x2k,···,x Nk+,k=1,2,···,K，网络的输出值为：Y i。
节点i的输出记为O ik，其输入为net ik=∑w ji O j。
输j入与输出的关系为：O ik=f(net ik)对于隐层节点和输出节点，激活函数f一般采用Sigmoid函数即为S型函数，因为从数学角度看，S型函数具有可微分性，正是因素S型函数更接近与生物神经元信号输出形式。
同时BP算法本身也要求网络的输入输出函数是可微的，并且我们要计算的客户流失度需要现在在（0，1）之间，所以选择用这S型函数作为输出层函数。
通过上面的步骤，利用计算因子和系那个关样本数据来训练用于计算客户流失度的神经网络模型。
训练好的神经网络模型即可作为我们以后用来计算流失度的计算模型。
1.3 模型的计算在总体数据中我们随机抽取其中的600个数据作为一个样本，同时根据人工评价选取顾客属性中的会员卡级别、查测窗口总基本积分、第一年精英资格积分、第二年精英资格积分、第一年总票价、第二年总票价、观测窗口总飞行公里、观测窗口总加权飞行公里数、观测窗口季度平均飞行次数、平均折扣率、第一年乘机次数、第二年乘机次数、第一年里程积分、第二年里程积分、观测窗口总精英积分、观测窗口中其他积分、非机动积分总和等这35个因素作为一开始的影响指标。
1. 计算每个顾客的流失度。
2. 顾客的所有属性中的数据进行归一化处理。
3. 对上面列举的35个属性进行神经网络学习，并得到相应顾客属性与流失率之间的映射函数O i =f(net i )。
4. 计算每个属性的平均值x i ̅，i 表示第i 个属性的平均值。
5. 将*x 1̅̅̅，x 2̅̅̅，···，x 35̅̅̅̅+，这组数据带入上面学习得到的神经网络函数，得到y ̅。