注意力机制的长短时记忆神经网络航线订座需求预测

针对航线订座需求预测中存在的预测结果不稳定，偏差较大的问题，提出一种基于注意力机制的长短时记忆神经网络航线订座需求预测模型. 首先，对采集得到的航线订座需求数据进行数据清洗与指标计算处理；接着，对处理后的指标数据基于注意力机制做权重分配；然后进行长短时记忆神经网络航线订座需求预测模型的建立，从而得到航线订座需求的最终预测结果值. 将训练优化得到的模型应用于国内某航司的航线订座需求预测中，计算出预测结果. 实验结果表明，基于注意力机制的长短时记忆神经网络航线订座需求预测模型预测精度较高，以厦门-上海航线为例，预测结果与真实值对比，平均绝对误差为13.1，均方根误差为17.2，相比较于移动平均法、指数平滑法及循环神经网络，CNN-LSTM混合模型有较好的预测效果.

Prediction of airline reservation demand based on attention mechanism with long short-term memory neural network