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基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测
被引量：
13
1
作者
熊红林
冀和
+1 位作者
樊重俊
杨梦达
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第6期1169-1176,共8页
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...
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。此外,基于K-均值算法对航空旅客出行指数进行聚类分析并给出评级,此举为机场运营管理及旅客出行提供一定的决策支持。
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关键词
航空旅客出行指数
机器学习
长短期记忆网络
支持向量回归
K-均值聚类
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题名
基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测
被引量：
13
1
作者
熊红林
冀和
樊重俊
杨梦达
机构
上海理工大学管理学院
出处
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第6期1169-1176,共8页
基金
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)。
文摘
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。此外,基于K-均值算法对航空旅客出行指数进行聚类分析并给出评级,此举为机场运营管理及旅客出行提供一定的决策支持。
关键词
航空旅客出行指数
机器学习
长短期记忆网络
支持向量回归
K-均值聚类
Keywords
travel index of air passengers
machine learning
long short-term memory(LSTM)
support vector regression(SVR)
K-means
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测
熊红林
冀和
樊重俊
杨梦达
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
13
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