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汇报人：
基于多粒度时间注意力RNN的航班客座率预测
2024-01-18
目录
引言
相关工作
基于多粒度时间注意力RNN模型构建
实验设计与结果分析
模型性能评估与对比分析
总结与展望
01
引言
Chapter
航空运输业快速发展
01
随着全球化进程加速和人们出行需求增长，航空运输业持续快速发展，对航班客座率预测提出更高要求。
航班客座率预测的重要性
02
航班客座率是航空公司运营的重要指标，准确预测有助于优化资源配置、提高运营效率和市场竞争力。
多粒度时间注意力RNN的应用价值
03
多粒度时间注意力RNN能够捕捉不同时间粒度的信息，对于具有周期性、趋势性和随机性的航班客座率数据具有良好适用性，有助于提高预测精度和实时性。
传统预测方法
早期航班客座率预测主要采用时间序列分析、回归分析等传统统计方法，难以处理非线性、高维和复杂的时间序列数据。
深度学习预测方法
近年来，深度学习在航班客座率预测中得到广泛应用，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，能够有效处理复杂的时间序列数据，提高预测精度。
多粒度时间注意力RNN的发展
多粒度时间注意力RNN是近年来提出的一种新型深度学习模型，通过引入多粒度时间注意力机制，能够捕捉不同时间粒度的信息，进一步提高预测精度和实时性。
研究内容：本文基于多粒度时间注意力RNN模型，对航班客座率进行预测研究。首先构建多粒度时间注意力RNN模型，然后利用历史航班客座率数据进行训练和测试，最后对预测结果进行评估和分析。
创新点：本文创新点主要包括以下几个方面
1.提出一种新型的多粒度时间注意力RNN模型，能够捕捉不同时间粒度的信息，提高预测精度和实时性。
2.采用历史航班客座率数据进行训练和测试，充分利用了数据的时序特性和周期性规律，提高了模型的泛化能力。
3.对预测结果进行评估和分析，为后续研究提供了参考和借鉴。
01
02
03
04
05
02
相关工作
Chapter
1
2
3
基于历史数据的统计模型，如线性回归、时间序列分析等，通过挖掘历史数据中的规律进行预测。
统计模型
利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等，构建预测模型。
机器学习模型
采用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，捕捉序列数据中的长期依赖关系进行预测。
深度学习模型
03
语音识别与图像描述
RNN在语音识别领域有广泛应用，可将语音信号转化为文本；同时也可用于图像描述，生成图像对应的自然语言描述。
01
序列预测
RNN模型适用于处理序列数据，如时间序列预测、股票价格预测等。
02
文本生成与情感分析
RNN可用于文本生成，如机器翻译、文本摘要等，同时也可用于情感分析，捕捉文本中的情感倾向。
时间粒度划分
将时间序列数据按照不同时间粒度进行划分，如小时、天、周等，以捕捉不同时间尺度上的特征。
注意力机制
借鉴自然语言处理中的注意力机制，对不同时间粒度的特征进行加权处理，使得模型能够关注到对预测结果更重要的特征。
多粒度融合
将不同时间粒度的特征进行融合，形成一个包含多粒度信息的综合特征表示，以提高模型的预测性能。
03
基于多粒度时间注意力RNN模型构建
Chapter
数据清洗
去除重复、缺失和异常值，保证数据质量。
数据标准化
消除特征间的量纲差异，加速模型收敛。
特征提取
提取与航班客座率相关的特征，如历史客座率、航班时刻、机型、航线距离等。
时间粒度划分
将时间序列数据按照不同时间粒度（如小时、天、周）进行划分，以捕捉不同时间尺度上的信息。
时间窗口选择
针对不同时间粒度选择合适的时间窗口大小，以充分利用历史信息。
时间步长确定
确定模型输入的时间步长，即模型在预测时使用多少历史数据。
04
实验设计与结果分析
Chapter
数据预处理
对数据进行清洗、去重、缺失值填充等预处理操作，同时根据时间粒度将数据划分为训练集、验证集和测试集。
特征工程
提取与航班客座率相关的特征，如历史客座率、起飞前剩余座位数、票价折扣率等，并进行归一化处理。
数据集来源
采用某航空公司提供的真实航班数据，包括航班号、起飞时间、到达时间、舱位等级、票价、预订情况等。
使用具有高性能GPU的服务器进行实验，以加速模型训练过程。
硬件环境
采用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架构建模型。
软件环境
根据经验和实验调整，设置模型的学习率、批处理大小、迭代次数等超参数。
参数设置
将基于多粒度时间注意力RNN的预测模型与其他传统预测方法进行对比分析，突出本文方法的优越性。
将不同时间粒度下的预测结果进行表格化展示，包括各评价指标的数值和对比情况。
采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）
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