【摘 要】
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在线机票预订网站上的用户查询量变化是真实的民航市场需求变化的反映.通过对机票查 询数据进行分析,可以准确地預测航班需求,以利于民航业做出快速的市场反应.提出了一种基
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,民航旅客服务智能化应用技术重点实验室,中国民航大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603028,U1533104)~~
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在线机票预订网站上的用户查询量变化是真实的民航市场需求变化的反映.通过对机票查 询数据进行分析,可以准确地預测航班需求,以利于民航业做出快速的市场反应.提出了一种基于 深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型（DSTCN - FRP）,将用户查询量时间序列数据转换成 航线网格图,设计多层卷积神经网络来捕捉用户需求与查询数据之间的时间和空间依赖,同时加入 节假日等外部因素,最后得到未来一段时间内的民航需求量.在某在线订票网站的真实查询数据集 上进行了实验,结果表明： DSTCN -FRP 模型优于其他现有的预
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