【摘 要】
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深度学习技术在序列预测如机器翻译等方面取得了较大的发展与成功应用,基于这种序列预测,不少科研人员将其应用到时间序列预测上来并取得了较大的发展。这种基于深度学习的时间序列预测方法在预测效果上要好于传统的时间序列预测方法,且其可以有效处理多维时间序列的非线性、非平稳性关系,而传统的时间序列预测方法则很难做到这一点。民航航线客运量数据和航班机票价格数据在时间维度上存在复杂的非线性、非平稳性关系。因此,本
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深度学习技术在序列预测如机器翻译等方面取得了较大的发展与成功应用,基于这种序列预测,不少科研人员将其应用到时间序列预测上来并取得了较大的发展。这种基于深度学习的时间序列预测方法在预测效果上要好于传统的时间序列预测方法,且其可以有效处理多维时间序列的非线性、非平稳性关系,而传统的时间序列预测方法则很难做到这一点。民航航线客运量数据和航班机票价格数据在时间维度上存在复杂的非线性、非平稳性关系。因此,本文将利用深度学习技术,对基于时间序列的民航航线客运量和航班机票价格进行预测研究。经过对民航客运量预测研究现状的了解以及机票价格预测研究现状的了解,本文首先对云南中小航司的民航数据进行处理和分析,然后采用基于深度学习的时间序列预测方法对航线的客运量和航班票价进行预测研究,最后进行实验分析。具体的研究工作如下:(1)针对云南中小航司的民航数据量大且杂的问题,本文对其进行抽取转换加载(ETL)处理与多维分析,对旅客和航班进行画像,充分了解云南中小航司的民航数据,为客运量预测和航班票价预测做数据准备工作。(2)本文对民航航线客运量进行单维多步预测,基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和注意力机制可以有效地捕获时间序列的时序依赖性,提出民航客运量预测模型(Passenger Volume Prediction Model,PVPM)对昆明-西双版纳(KMG-JHG)、昆明-丽江(KMG-LJG)和昆明-成都(KMG-CTU)这三条航线的客运量进行预测。首先对客运量预测进行定义与形式化表示,然后对PVPM及其训练和优化进行介绍,最后进行实验并与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)、时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)等基准模型进行比较分析,在RMSE和MAE评价指标上验证了PVPM预测精度相对较高。(3)本文对航班机票价格进行多步预测,提出一种航班票价预测模型(Flight Fare Forecasting model,FFFM)对昆明-西双版纳航线的11趟航班进行机票价格的预测。FFFM采用两层一维卷积神经网络(one-Dimensional Convolutional Neural Networks,1D-CNN)提取票价序列的局部模式,获取其关键的局部特征信息,采用多层LSTM获取票价序列复杂的时序相关性,同时在第二层LSTM上采用注意力机制计算各时间步的权重,使模型更多地关注对预测目标起作用的时间步,有效的获取目标输出对各时间步的依赖信息。首先对航班机票价格预测进行分析,然后对FFFM进行描述,最后进行实验分析。消融实验表明1D-CNN和注意力机制都可以有效的提高FFFM的预测性能,同时考虑航空公司、机型、星期属性等信息可以提高航班机票价格的预测准确性。FFFM与标准的一维卷积神经网络、TCN等基准模型在RMSE和MAE评价指标上进行预测性能的比较分析,验证了FFFM对航班机票价格的预测准确度相对更高。
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