基于RBM-GASA-BPNN的潜在高价值旅客预测

来源 :交通运输系统工程与信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gengfu123456789

【摘要】

：

针对用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)进行潜在高价值旅客预测时出现的特征表达能力弱、稳定性差、易陷入局部极值的不足,提出一种新颖的基于RBM-GASA-BP

【作者】

：

徐涛刘泽君卢敏

【机构】

：

中国民航大学计算机科学与技术学院,中国民航信息技术科研基地,民航旅客服务智能化应用技术重点实验室

【出处】

：

交通运输系统工程与信息

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

航空运输价值类别预测预测模型潜在高价值旅客 RBM GASA BPNN

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61502499);中国民航大学科研基金(2013QD18X);民航旅客服务智能化应用技术重点实验室项目(TS-CAKL-2018-01)~~

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针对用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)进行潜在高价值旅客预测时出现的特征表达能力弱、稳定性差、易陷入局部极值的不足,提出一种新颖的基于RBM-GASA-BPNN的潜在高价值旅客预测方法.该方法首先通过聚类算法划分旅客类别,设置类别标签;然后利用受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)提取旅客行为特征并确定最优BPNN初始权值和偏置的寻优范围,又利用遗传模拟退火算法(Genetic Algorithm-Simu

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