【摘 要】
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航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义。定义了一种航空旅客出行指数,运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测,克服了单一预测模型精度的不足。提出
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71774111),上海市教育委员会科研创新重点基金资助项目(14ZZ131)
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航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义。定义了一种航空旅客出行指数,运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测,克服了单一预测模型精度的不足。提出一种将长短期记忆网络(LSTM)与支持向量回归(SVR)相结合的航空旅客出行指数组合预测模型,并对预测结果集进行聚类分析。以上海机场航空旅客数据为实证,验证了LSTM-SVR组合预测模型可行性与有效性,实验结果显示:LSTM-SVR组合预测模型较传统单一预测模型具有更高的精度;同时,LSTM-SVR组合预测模型与其他组合预测模型相比也有较明显优势
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