[1I4-GS-2] 機械学習: 機械学習と応用 (1)

[1I4-GS-2-02] 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

〇今中 滉大¹、坂間 千秋¹ (1. 和歌山大学)

キーワード：深層学習、再帰型ニューラルネットワーク、長期短期記憶　

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。