论文摘要
基于大数据机器学习方法建立了航班价格预测模型,利用大数据技术将海量的航班价格变化曲线构造成机器学习的数据样本。因为实际数据构造的样本为非平衡样本,所以要对传统BP神经网络进行改造以适应航班价格预测模型。选取航班3U8996合肥至成都2016年11月16日至2017年1月15日共3 900个样本点作为实例进行实验,预测准确率在70%～80%,表明该模型是有效的,并具有一定的推广意义。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王楠,张显,李冬梅
关键词: 机器学习,大数据,神经网络,非平衡样本
来源: 黑龙江大学自然科学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术,交通运输经济
单位: 黑龙江大学数学科学学院,黑龙江大学黑龙江省复杂系统理论与计算重点实验室,黑龙江省统计局统计科学研究所
基金: 全国统计科学研究计划项目(2014LZ33)
分类号: F562.8;TP181
DOI: 10.13482/j.issn1001-7011.2017.12.268
页码: 656-660
总页数: 5
文件大小: 592K
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