基于深度时空残差网络的航班需求预测方法研究



基于深度时空残差网络的航班需求预测方法研究

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基于深度时空残差网络的航班需求预测方法研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 引言	第11-16页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 研究目的及意义	第12-13页
1.3 研究现状	第13-14页
1.4 主要研究内容	第14-15页
1.5 论文组织结构	第15-16页
2 相关理论基础	第16-30页
2.1 时间序列相关概念	第16-18页
2.1.1 时间序列	第16-17页
2.1.2 时间序列分析	第17-18页
2.2 神经网络相关概念	第18-29页
2.2.1 人工神经网络概述	第19-21页
2.2.2 长短时记忆网络	第21-23页
2.2.3 卷积神经网络	第23-27页
2.2.4 深度残差学习	第27-29页
2.3 本章小结	第29-30页
3 航班需求预测模型及算法	第30-40页
3.1 问题定义	第30-32页
3.2 总体思路与模型框架	第32-35页
3.3 基于卷积的残差网络结构	第35-37页
3.3.1 卷积	第35-36页
3.3.2 残差单元	第36-37页
3.4 外部因素网络结构	第37页
3.5 基于参数矩阵融合机制的融合结构	第37-38页
3.6 算法和优化	第38-39页
3.7 本章小结	第39-40页
4 实验及结果分析	第40-60页
4.1 数据处理	第40-45页
4.1.1 原始数据概述	第40-42页
4.1.2 数据预处理	第42-45页
4.2 实验平台介绍	第45-46页
4.3 实验参数设置	第46页
4.4 实验评价指标	第46-47页
4.5 不同变量对比实验及结果分析	第47-54页
4.5.1 不同网络结构的影响	第47-48页
4.5.2 不同网络超参的影响	第48-51页
4.5.3 不同数据特性的影响	第51-54页
4.6 基本方法对比实验及结果分析	第54-59页
4.7 本章小结	第59-60页
5 总结与展望	第60-62页
5.1 总结	第60-61页
5.2 展望	第61-62页
参考文献	第62-66页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第66-68页
学位论文数据集	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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