【摘 要】
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针对民航旅客订座预测问题,提出一种组合预测模型。首先,根据订座特性,设计缺失值、噪声数据预处理方法,使得历史订座数据得到有效校正。然后,为了提高预测准确性,建立自回归
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11671233),山东省重点研发计划项目(2018GGX101036),山东大学数学学院机器学习研究项目
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针对民航旅客订座预测问题,提出一种组合预测模型。首先,根据订座特性,设计缺失值、噪声数据预处理方法,使得历史订座数据得到有效校正。然后,为了提高预测准确性,建立自回归求积移动平均模型(ARIMA)以及基于特征选取长短时记忆网络(LSTM)的组合预测模型,并利用某航空公司实际订座数据,将该组合模型应用于旅客订座预测场景中,实验结果表明,本文提出的组合模型的MAE值、RMSE值均小于2个单项模型,预测结果更准确。
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