摘要：由于動(dòng)臥列車(chē)運(yùn)行距離較長(zhǎng),主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手為同區(qū)間航空運(yùn)輸,航空票價(jià)水平和動(dòng)態(tài)浮動(dòng)會(huì)對(duì)動(dòng)臥列車(chē)客流產(chǎn)生影響,因此從航空票價(jià)角度,研究動(dòng)臥列車(chē)客座率。選取CART模型作為弱學(xué)習(xí)器,通過(guò)Adaboost集成學(xué)習(xí)算法將弱學(xué)習(xí)器訓(xùn)練為強(qiáng)學(xué)習(xí)器,即采用Adaboost-CART模型實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)臥列車(chē)客座率的預(yù)測(cè)。以京滬高鐵動(dòng)臥列車(chē)為例,對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明:利用Adaboost-CART模型能夠較好地對(duì)動(dòng)臥列車(chē)客座率進(jìn)行預(yù)測(cè),且精度優(yōu)于單一CART模型和多元回歸模型等傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法,驗(yàn)證了Adaboost-CART模型的有效性和可靠性。