《表2 回归模型特征:基于卷积神经网络的机票低价预测》
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《基于卷积神经网络的机票低价预测》
针对上述回归方法,利用已知数据及相关信息从航班的时间信息、地理信息、近期数据特点、周期性数据特点等多方面设计了如表2所示共计62维特征.
图表编号 | B1666601666 |
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出版时间 | 2019.10.01 |
作者 | 林友芳、蒋鹏、郭晟楠、武志昊 |
研究主题 | 基于卷积神经网络的机票低价预测 |
出版单位 | 北京交通大学计算机与信息技术学院、民航旅客服务智能化应用技术重点实验室、北京交通大学计算机与信息技术学院、北京交通大学计算机与信息技术学院、北京交通大学计算机与信息技术学院、民航旅客服务智能化应用技术重点实验室 |
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