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航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义，定义了一种航空旅客出行指数，运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测，克服了单一预测模型精度的不足，提出一种将长短期记忆网络(LSTM)与支持向量回归(SVR)相结合的航空旅客出行指数组合预测模型，并对预测结果集进行聚类分析。以上海机场航空旅客数据为实证，验证了LSTM-SVR组合预测模型可行性与有效性，实验结果显示：LSTM-SVR组合预测模型较传统单一预测模型具有更高的精度；同时，LSTM-SVR组合预测模型与其他组合预测模型相比也有较明显优势。此外，基于K-均值算法对航空旅客出行指数进行聚类分析并给出评级，此举为机场运营管理及旅客出行提供一定的决策支持。 相似文献
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基于贝叶斯方法的信息系统整合风险评估研究 总被引：1，自引：1，他引：0
随着企业信息化程度不断提高,基于业务的信息系统整合是不可抗拒的,整合的风险也必然存在.针对信息系统整合的要素和过程,结合贝叶斯理论与大型企业的信息系统整合的事实,提出了基于贝叶斯方法的信息系统整合项目风险评估模型.利用某实施公司信息系统整合项目支出,对项目支出风险进行了案例分析研究,通过案例分析发现利用贝叶斯方法可以较好地评估信息系统整合风险,尤其是在具备专家经验和先验值的前提下,风险评估效果良好. 相似文献
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