一、基本信息
文档名称：基于小波优化GRU-ARMA模型的空中交通流量短时预测方法
文档格式：pdf格式
文档大小：1.9MB
总页数：32页
二、简介
《基于小波优化GRU-ARMA模型的空中交通流量短时预测方法》是一种结合小波变换与深度学习技术的创新预测方法。该方法利用小波变换对原始交通流量数据进行多尺度分解，提取不同频率下的特征信息，提升数据的可预测性。随后，采用门控循环单元（GRU）和自回归移动平均模型（ARMA）进行融合建模，充分发挥GRU在时间序列建模中的优势以及ARMA在线性拟合方面的精确性。该方法有效提高了空中交通流量的短期预测精度，为航班调度、空域管理提供了可靠的数据支持。
三、预览
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