CLASSIFICAÇÃO DE PASSAGEIROS DOMÉSTICOS DE LINHAS AÉREAS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS DO TIPO MLP
Este experimento investigou o potencial da aplicação de uma rede neural artificial (Multilayer Perceptron) para a classificação de perfis de passageiros no setor aéreo brasileiro, mais precisamente na conexão do par de aeroportos mais relevante em várias métricas do país. A partir de uma revisão bibliográfica sobre o assunto, foram elencados dois perfis distintos de passageiros, cada um com características específicas, em relação ao seu comportamento de consumo. Após alguns ajustes e testes na ligação escolhida, foi estabelecida uma arquitetura e parametrização satisfatórias para a classificação dos passageiros com dados variáveis que podem ser adquiridos pelas empresas aéreas no momento da compra da passagem. O resultado dos experimentos revelou-se muito promissor, o que possibilitaria a futura aplicação desse método pela indústria aérea.
CLASSIFICAÇÃO DE PASSAGEIROS DOMÉSTICOS DE LINHAS AÉREAS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS DO TIPO MLP
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DOI: 10.22533/at.ed.45521160411
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Palavras-chave: Planejamento Aéreo, Segmentação de Demanda Aérea, Gerenciamento de Receita, Rede Neural Artificial.
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Keywords: Airline Planning, Airline Demand Segmentation, Revenue Management, Artificial Neural Network.
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Abstract:
This experiment investigated the potential of applying an artificial neural network (Multilayer Perceptron) for the classification of passenger profiles within the Brazilian airline industry, more precisely on the connection of the most relevant airport pair in several metrics in the country. From a bibliographical review on the subject, it was listed two different passenger profiles each with specific characteristics, in relation to their consumption behavior. After some adjustments and tests on the chosen network, a satisfactory topology and parameterization was established for the classification of the passengers with variable data that can be acquired by the airlines at the time of ticket purchase. The result of the experiments turned out to be very promising, which would enable the future application of this method by airline industry.
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Número de páginas: 13
- NARCISO FERREIRA DOS SANTOS NETO
- NILTON ALVES MAIA
- SIDNEI GOUVEIA JUNIOR
