《表1 选择不同神经元个数时MAE对比表》

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《一种基于ARIMA和LSTM的民航旅客订座组合预测模型》

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每一层神经元的个数反映网络的“宽度”。过多或者过少均影响模型的预测效果，需要选择比较合适的神经元个数。采用控制变量法对其进行对比实验。假设隐藏层数为3，分别取每层包含10、20、30、40、50个神经元，预测未来第1天订座数据，在测试集合上计算MAE值，重复5次实验求平均值得到表1，可以得出当取30个神经元时MAE的值最小。