Railway booking demand forecasting for revenue management: a deep probabilistic approach
Notice bibliographique
Résumé
Accurate demand forecasting is vital for effective revenue management in the railway industry. While previous research has mainly concentrated on predicting overall ridership, the prediction of demand during the booking process, which is a more pertinent issue in revenue management, has not received sufficient attention. This paper bridges this significant gap by introducing a probabilistic railway booking demand forecasting model – Deep AutoRegression with Cross-itinerary Attention (DARCA). DARCA comprises an embedding layer that encodes itinerary-specific information, a Long Short-Term Memory (LSTM) network that captures temporal correlations from past booking demand, a Transformer encoder that models interdependencies among related itineraries, and an output layer leveraging the negative binomial distribution for probabilistic forecasting. Unlike traditional approaches that use many models for different markets and forecasting horizons, DARCA is a single model that addresses the railway booking demand forecasting at any horizon and aggregation level, significantly simplifying the forecasting pipeline. With extensive experiments on a large-scale real-world railway booking dataset, results demonstrate that DARCA excels in both point forecast accuracy and probabilistic forecast accuracy across various aggregation levels and forecasting horizons. The success of DARCA highlights the immense capacity of deep-learning-based forecasting models to improve railway revenue management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».