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基于多任务学习的机票价格预测模型
1
作者
卢敏
贾玉璇
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2459-2464,共6页
针对现有机票销售模型忽视不同票价等级需求问题,考虑到机票需求的影响,提出一种多任务学习模型预测机票价格。在机票价格预测中引入辅助任务机票需求预测,建立多任务学习网络,通过共享相关任务在日、周、半月、月等水平上的多尺度需求...
针对现有机票销售模型忽视不同票价等级需求问题,考虑到机票需求的影响,提出一种多任务学习模型预测机票价格。在机票价格预测中引入辅助任务机票需求预测,建立多任务学习网络,通过共享相关任务在日、周、半月、月等水平上的多尺度需求特征,分析不同周期需求特征的影响。在六千万条记录的真实数据集上的实验结果表明,较之基准算法,该模型在准确率和F1分数方面提高了将近6%,验证了多任务学习模型的有效性。
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关键词
机票价格预测
机票
需求
多尺度需求特征
多任务学习
卷积神经网络
残差网络
分类器模型
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题名
基于多任务学习的机票价格预测模型
1
作者
卢敏
贾玉璇
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民用航空局民航智慧机场理论与系统重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2459-2464,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金基金项目(3122014D032)。
文摘
针对现有机票销售模型忽视不同票价等级需求问题,考虑到机票需求的影响,提出一种多任务学习模型预测机票价格。在机票价格预测中引入辅助任务机票需求预测,建立多任务学习网络,通过共享相关任务在日、周、半月、月等水平上的多尺度需求特征,分析不同周期需求特征的影响。在六千万条记录的真实数据集上的实验结果表明,较之基准算法,该模型在准确率和F1分数方面提高了将近6%,验证了多任务学习模型的有效性。
关键词
机票价格预测
机票
需求
多尺度需求特征
多任务学习
卷积神经网络
残差网络
分类器模型
Keywords
airfare prediction
ticket demand
multi-scaled demand features
multi-task learning
convolutional neural networks
residual connection
classifier model
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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1
基于多任务学习的机票价格预测模型
卢敏
贾玉璇
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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