一种基于ARIMA和LSTM的民航旅客订座组合预测模型

作     者：赵烜 ZHAO Xuan

作者机构：山东大学数学学院山东济南250100 

基　　金：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 

出 版 物：《计算机与现代化》 (Computer and Modernization)

年 卷 期：2020年第11期

页      码：65-69,76页

摘      要：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。

主 题 词：预测模型 自回归求积移动平均模型 长短时记忆网络 组合模型 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-2475.2020.11.011

馆 藏 号：203992187...