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      基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的航班客座率預測

      2021-05-27 | pdf | 1.28 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　準確預測航班客座率有利于處理航班機票超售、座位虛耗等冋題，然而傳統(tǒng)時間序列預測方法只關注航班近期每日客座率的變化特點，無法同時考慮其他因素的影響，預測效果不夠理想。針對該問題，提出一種基于多粒度時間注意力機制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型MTA-RNN。通過構建多級注意力機制獲取航班客座率在不同時間粒度下的時序相關性，同時考慮航班自身屬性及節(jié)假日等其他因素，得到未來一段時間內(nèi)的目標航班客座率。在真實歷史航班客座率數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，MTA-RNN模型的預測準確率高于 ARIMA模型、LSTM模型和Seq2seq模型。

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