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準確預(yù)測航班客座率有利于處理航班機票超售、座位虛耗等冋題，然而傳統(tǒng)時間序列預(yù)測方法只關(guān)注航班近期每日客座率的變化特點，無法同時考慮其他因素的影響，預(yù)測效果不夠理想。針對該問題，提出一種基于多粒度時間注意力機制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MTA-RNN。通過構(gòu)建多級注意力機制獲取航班客座率在不同時間粒度下的時序相關(guān)性，同時考慮航班自身屬性及節(jié)假日等其他因素，得到未來一段時間內(nèi)的目標航班客座率。在真實歷史航班客座率數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，MTA-RNN模型的預(yù)測準確率高于 ARIMA模型、LSTM模型和Seq2seq模型。
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