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本文基于我国1999—2020年民航客运量的月度数据,分别用传统的统计计量方法(SARIMA模型)和深度学习方法(LSTM神经网络)建立模型,评估并预测航空客运量.对比结果表明:相比传统SARIMA模型,LSTM模型对民航客运量的预测效果更好.
SARIMA模型与LSTM神经网络的航空客运量的预测比较
【摘 要】
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本文基于我国1999—2020年民航客运量的月度数据,分别用传统的统计计量方法(SARIMA模型)和深度学习方法(LSTM神经网络)建立模型,评估并预测航空客运量.对比结果表明:相比传统SARIMA模型,LSTM模型对民航客运量的预测效果更好.
【机 构】
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上海对外经贸大学统计与信息学院,上海 201620
【出 处】
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河南科技
【发表日期】
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2021年36期
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