本文提出了一种基于历史预订数据的收益管理方法，利用神经网络预测投标价格，有效应对需求波动和数据限制。研究表明，该方法在应对需求变化时优于动态编程，并接近理论最优。通过引入需求平衡技术，进一步提升了算法表现，验证了其有效性。