【摘 要】
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对航空客运市场来说,准确地预测航班客座率将有利于处理航班机票超售、座位虚耗等问题。由于传统时间序列预测方法只关注了航班近期每日客座率的变化特点,无法同时考虑到该问
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2017JBM027)
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对航空客运市场来说,准确地预测航班客座率将有利于处理航班机票超售、座位虚耗等问题。由于传统时间序列预测方法只关注了航班近期每日客座率的变化特点,无法同时考虑到该问题受到的其他众多因素的影响,所以预测效果不够理想。为了综合考虑众多因素进行准确的航班客座率预测,本文提出了一种新颖的基于多粒度时间注意力机制的循环神经网络模型(MTA-RNN),该模型通过构建多级注意力机制获取航班客座率在不同时间粒度下的时序相关性,同时加入航班自身属性及节假日等其他因素,最终得到未来一段时间的目标航班客座率。本文在真实的历史航班客座率数据集上进行了实验,结果表明本文提出的MTA-RNN模型优于其他现有的预测方法。
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