基于卷积神经网络的机票低价预测
林友芳1
蒋鹏2
郭晟楠2
武志昊1
1.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;民航旅客服务智能化应用技术重点实验室,北京1013182.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维“机票价格时间片”结构,并基于时间片充分挖掘、利用机票价格数据的规律与关系,设计了以卷积神经网络为核心的两阶段机票价格预测模型,对未来机票最低价格进行预测.在某在线订票网站的真实价格数据集上进行了验证,并与4种流行的基准模型进行了对比.结果表明:本文的方法明显优于其他模型,MAE效果提升了13.67％,MAPE数值降低了1.52％.
关键词：深度学习机票低价预测卷积神经网络价格序列
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：中央高校基本科研业务费专项(2019JBM023)国家自然科学基金(61603028)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 1-9 )
英文信息