35、交通运输数据建模与分析

交通运输数据建模与分析

1. 乘客信息与航班维度

1.1 乘客概况

乘客概况数据包含了多个关键信息,如层级、家乡机场、俱乐部会员状态和终身里程数等。以下是部分示例数据:
| Key | Tier | Home Airport | Club Membership | Lifetime Mileage |
| — | — | — | — | — |
| 1 | Basic | ATL | Non - Member | Under 100,000 miles |
| 2 | Basic | ATL | Club Member | Under 100,000 miles |
| 3 | Basic | BOS | Non - Member | Under 100,000 miles |
| 789 | MidTier | ATL | Non - Member | 100,000 - 499,999 miles |
| 790 | MidTier | ATL | Club Member | 100,000 - 499,999 miles |
| 791 | MidTier | BOS | Non - Member | 100,000 - 499,999 miles |
| 2468 | WarriorTier | ATL | Club Member | 1,000,000 - 1,999,999 miles |
| 2469 | WarriorTier | ATL | Club Member | 2,000,000 - 2,999,999 miles |
| 2470 | WarriorTier

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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