Aprendizaje Automático en la estimación de pasajeros en una aerolínea de bajo costo
Las aerolíneas sobrevenden sus vuelos rutinariamente basadas en el supuesto de que una porción de los pasajeros con un tiquete no van a abordar su vuelo o cancelaran previamente. Se tiende a usar modelos de forecast convencionales para estimar la probabilidad de que un pasajero (con unas característ...
- Autores:
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Cruz Gil, Juan David
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53350
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/53350
- Palabra clave:
- Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Líneas aéreas
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | Las aerolíneas sobrevenden sus vuelos rutinariamente basadas en el supuesto de que una porción de los pasajeros con un tiquete no van a abordar su vuelo o cancelaran previamente. Se tiende a usar modelos de forecast convencionales para estimar la probabilidad de que un pasajero (con unas características únicas del mismo) llegue o no a su vuelo. En este trabajo se propone una metodología que estime la cantidad de personas que no asisten a un vuelo, teniendo en cuenta las características propias del vuelo y no del pasajero a través de modelos de aprendizaje automático. A través de este modelo, se genera una herramienta de fácil uso que permite tener un estimativo del número real de no-show en un vuelo, ya sea para un uso por el área operacional o de revenue de una aerolínea. Se usa como caso de estudio una aerolínea de bajo costo situada en Colombia. |
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