摘要
本发明涉及民航运输技术领域,公开了一种大型赛事民航运输流预测模型及其方法,包括:特征提取模块,从历史民航运输数据中提取不同时间段的客流量变化趋势以及热门航线,结合经济与交通数据,提取与民航运输流的相关特征。本发明中,通过融合模型对时间序列的强大处理能力和模型对各种因素的考虑,能够充分捕捉大型赛事期间民航运输流在时间和空间上的复杂变化规律,相比传统单一模型,预测准确性得到显著提高,并且采用均方误差作为损失函数和随机梯度下降算法进行优化,在训练过程中不断调整学习率和带宽参数,经过多次迭代使模型达到较好效果,增强了模型对数据的拟合能力和泛化能力,提高了预测的精度和稳定性。
技术关键词
形式呈现给用户
门票
特征提取模块
帖子
民航运输技术
数据分析模块
流预测方法
数据采集模块
交通拥堵指数
构建预测模型
社交
预订平台
更新模型参数
指标
媒体
随机梯度下降
票务系统
时间段
图表
系统为您推荐了相关专利信息
调控算法
便携式采集
动态
采集脑电信号
实时监测设备
查询特征
动作策略
数据访问模式
分片
深度强化学习模型
声纹特征
语音类别
语音识别方法
样本
频谱特征提取