基于注意力机制优化EDM机场客流量预测

摘要：

针对标准编码解码模型(Encoder-Decoder Model,EDM)对于时间序列数据提取能力弱的问题,提出一种融合双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)和注意力机制(Attention)的编码解码模型.通过Bi-LSTM对输入数据从正反两个方向进行特征提取,基于注意力机制将所得到的特征根据不同时刻分配不同权重,根据解码阶段的不同时刻生成相应背景变量,进而实现对机场客流量的预测.选取上海虹桥机场为例用该算法进行实验仿真,实验结果表明,本文所提方法与RNN、LSTM相比,平均标准误差降低了57.9％以上,为机场客流量预测提供了一种新的思路.

关键词：编码解码模型;融合双向长短时记忆网络;注意力机制;机场客流量预测

所属期刊栏目：30

资助基金：国家科技部项目2013GXS4B094

在线出版日期：2021-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：307-311