基于IGA-Optuna-LightGBM的民航潜在旅客预测

作者：方志; 余粟

来源：国外电子测量技术, 2022, 41(10): 142-147.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2204159

• LightGBM
• Optuna
• 改进遗传算法
• 民航潜在有价值旅客
• 类型预测

为了进一步提升民航潜在有价值旅客的预测准确度，提出一种基于LightGBM的民航潜在旅客预测模型。首先，通过改进遗传算法的选择算子和交叉变异概率，改善标准遗传算法易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题，并使用改进遗传算法(IGA)进行特征选择，找到最优特征变量；其次，对LightGBM模型进行训练，使用Optuna框架优化超参数，得到最终的旅客预测模型；最后，通过LightGBM模型对民航旅客进行类型预测，进而找到具有潜在价值的旅客。实验结果表明，基于IGA-Optuna-LightGBM模型的预测准确度达到0.962,AUC值达到0.991,预测性能优于其他模型。

• 单位
  上海工程技术大学; 电气学院