《表2 选择不同隐藏层个数时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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隐藏层个数反映网络的“深度”。个数越多涉及的权重参数信息也就越多，模型的复杂度相应变高，可能导致速度变慢、过拟合等问题的出现，应当选择合适的网络层数。控制神经元个数为30，分别取1、3、6、9、12个隐藏层，预测未来第1天的订座数据，在测试集合上计算MAE值，重复5次实验求平均值得到表2，可以得到当取3个隐藏层时MAE值最小。