摘要
本发明公开了航空流量的预测方法及装置,涉及数据处理技术领域,通过对历史航空流量进行多分辨率时序特征编码,生成多分辨率时序特征编码序列,多分辨率时序特征编码序列包括历史航空流量对应的显著多分辨率时序特征,同时,将多分辨率时序特征编码序列分别与时不变特征和时变特征进行数据拼接处理,实现时变特征和时不变特征的时序特征增强,从而使航空流量预测模型更容易捕捉航空流量变化上的时序关联,此外,基于傅里叶变换对归一化的历史航空流量进行分解处理,得到时不变序列和时变序列,实现航空流量预测模型对不同时序频率的感知,进一步的,通过将前述机制融入航空流量预测模型实现航空流量预测模型的性能突破和预测结果准确度的提高。
技术关键词
时序特征
流量预测模型
航空
序列
多分辨率
长短期记忆网络
深度学习框架
结构化数据格式
编码
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