臺灣博碩士論文加值系統

航空產業從策略規劃到實際營運，舉凡航點與航線之佈局、機隊購置、人力派遣、航班排程等應用，需求資訊皆扮演不容忽視的重要角色。需求預測一向是各種營運規劃之基礎，亦為學術研究的重要課題，而要達到準確的預測最重要的是能充分了解營造需求之市場環境、分析需求的影響因素，並且選擇適合的預測工具。本研究即以此思維及脈絡描繪出航空需求之面貌，且以三個面向進行：文獻回顧、國際航空市場分析及台港航線需求預測。
首先，從文獻的彙整中將各種影響需求之因素分為社會經濟層面、供給層面及其他等三個類別，以作為思考解釋變數之方向，再了解各種預測模式的原理及特性，以供預測工具之選擇；其次，分析國際航空市場之特性與供需現況，以期明瞭市場之限制與發展，並探求相關的影響因素；最後，將焦點聚集於單一國際航線─台港航線，針對特定航線的詳盡探討建構具有解釋能力之預測模型。
本研究採用類神經網路模式作為預測工具，並以漸進的方式增加模型的預測能力。第一階段，探討複製資料的可行性，以在收集資料較少的情況下進行短期預測；第二階段，找出適合描述台港需求的社會經濟變數；第三階段，加入季節調整因子的修正，以表現此航線獨特的需求變動型態；第四階段，探討影響因素的延遲效果，以免除需求預測模型必須建構在其他社會經濟變數的預測之下。經由市場特性的分析與模型漸進式的改良之後，本研究預測台港航線需求有不錯的成效。

In the airline industry, knowing passenger demand is an important task for all kinds of planning and operation. For examples, the arrangement of an air route, the purchasing of planes, the assignment of flight crew, the dispatch of flights, and the operation of revenue management, all need demand information to support right decisions.
Accurate demand prediction could be derived from fully analyzing market environment where air travel demand happens, analyzing factors which cause the demand to change, and choosing right forecasting models. On these points of view, this paper focused on the following three dimensions to illustrate international air travel demand: overview of demand modeling, market analysis, and Taipei-Hong Kong passenger demand forecasting.
In this paper Neural Network is applied to model Taipei-Hong Kong passenger demand and a progressive way to improve the forecasting accuracy is added. Firstly, the models were developed to probe the feasibility of data multiplication. Secondly, proper socioeconomic variables were examined. Thirdly, the seasonal factor which shows the unique demand pattern of the air route was embedded into models. Finally, the lagging effect of socioeconomic variables was discussed, so that demand forecasting models may ward off the dependency of other variables’ predictions. The results demonstrate that Neural Network model with the progressive way for Taipei-Hong Kong passenger demand was remarkable.

第一章 緒論
1.1 研究緣起
1.2 研究目的
1.3 研究範圍
1.4 研究內容與架構
1.5 研究流程
第二章 文獻回顧
2.1 需求探討
2.1.1 經濟學之需求理論
2.1.2 運輸需求分析
2.2 影響航空需求之因素
2.2.1 社會經濟層面
2.2.2 供給層面
2.2.3 其他
2.3 預測方法
2.3.1 重力模式
2.3.2 時間序列模式
2.3.3 多元迴歸模式
2.3.4 類神經網路模式
2.3.5 綜合評析
2.4 誤差評估指標
2.5 本章小結
第三章 國際航空市場分析
3.1 國際航空市場之特性
3.1.1 雙邊空運協定
3.1.1.1 航權
3.1.1.2 運費
3.1.1.3 航班頻次與供給總量
3.1.2 機場容量限制
3.1.3 尖離峰型態
3.2 國際航空客運之市場概況
3.2.1 機場
3.2.2 航點與航線
3.2.3 客運量
3.2.4 旅次目的
3.3 本章小結
第四章 台港航線分析
4.1 航線市場分析
4.1.1 航線市場特性
4.1.2 供給情形
4.1.3 需求情形
4.2 需求之影響因素
4.2.1 影響因素分析
4.2.1.1 社會經濟層面
4.2.1.2 供給層面
4.2.1.3 其他
4.2.2 資料收集
4.2.3 變數挑選
4.3 本章小結
第五章 需求預測模型
5.1 類神經網路模式
5.1.1 類神經網路之特性
5.1.2 類神經網路之架構
5.1.3 倒傳遞演算法
5.2 台港航線之需求預測模型
5.2.1 網路架構及學習演算法
5.2.2 參數設定
5.2.3 模型發展
5.2.3.1 模型一 總運量與出入境運量之比較
5.2.3.2 模型二 社會經濟變數組合之探討
5.2.3.3 模型三 季節調整因子之探討
5.2.3.4 模型四 變數延遲效果之探討
第六章 預測結果分析
6.1 模型一之預測結果與分析
6.2 模型二之預測結果與分析
6.3 模型三之預測結果與分析
6.4 模型四之預測結果與分析
6.5 本章小結
第七章 結論與建議
7.1 結論
7.2 建議
參考文獻
附錄A 國際航空客運之尖離峰情形
附錄B 台港航線運量
附錄C 變數資料
附錄D 不同貿易變數之模型預測結果

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