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基于深度时空残差网络的航班需求预测方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，航空运输业的发展越来越快速。在这过程中，航空公司需要根据未来需求进行精细化供应调整，以满足旅客的需求和提升经济效益。航班的需求预测是航空公司进行精细化供应决策的重要基础。因此，在航空运输业的发展中，研究航班需求预测方法具有重要的实际应用价值，能为航空公司提供合理的调整决策，提高经济效益。
二、现有研究综述
现有的航班需求预测方法主要有统计学方法和机器学习方法两种类型。在统计学方法中，常用的方法有回归分析等，主要是根据历史数据构建模型预测未来航班的需求情况。在机器学习方法中，常用的方法有神经网络、支持向量机等，主要是通过训练数据来构建模型进行未来需求的预测。
三、研究目标和内容
本研究的目标是基于深度时空残差网络，构建一种更加准确的航班需求预测方法。研究内容主要包括以下三个方面：
1.数据预处理。选择航空票务数据，并对其进行数据预处理。预处理工作包括数据清洗，填充缺失值和异常值处理等。
2.模型构建和训练。选择适当的深度时空残差网络作为模型，利用历史数据训练模型，提高模型对未来数据的预测能力。
3.模型评估和验证。对预测结果进行评估和验证，以判断模型对未来需求的预测能力。
四、研究方法和步骤
1.数据预处理。选择航空票务数据作为样本数据，进行数据清洗和异常值处理等预处理工作。
2.模型构建和训练。选择深度时空残差网络作为模型，利用历史数据进行模型训练，提高模型的预测能力。
3.模型评估和验证。对模型进行测试，验证其对未来需求的预测能力。评估指标可以选择MAE、RMSE、MSLE等。
五、预期研究成果
预期研究成果是基于深度时空残差网络的航班需求预测方法。该方法应能够实现更加准确的航班需求预测，提高航空公司的精细化供应决策水平，节约成本提高经济效益。
六、研究的可行性分析
该研究所需要的数据得到保证，且数据预处理方法已经相对成熟。深度学习技术在各领域已经得到广泛应用，并且在时序数据预测等领域也有重要的应用价值。因此，本研究初步可看作是可行的。
七、研究的局限性和展望
本研究主要是利用深度时空残差网络对航班需求进行预测。然而，时间序列数据预测仍然存在模型构造和优化难度大、容易产生过拟合等局限性。未来，我们可以将该方法与其他算法进行比较，如LSTM、ARIMA等，并对其进行优化改进，提升预测准确性。