预测天空：一种航班级乘客流量预测的新模型

准确预测航班级乘客流量在航空公司运营中至关重要，影响从定价到航线优化的关键决策。本研究引入了一种新颖的多模态深度学习方法来解决航班级乘客流量预测的挑战，与传统模型相比，准确性显著提高。利用美国航空公司的广泛数据集，我们的模型吸收了每个航班的历史流量数据、票价关闭信息和季节性属性。我们提出的神经网络整合了循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的优势，利用数据中的时间模式和空间关系来增强预测性能。我们模型成功的关键在于全面的数据处理策略。我们构建3D张量来表示数据，应用仔细的掩码策略以反映真实世界动态，并采用数据增强技术来丰富训练集的多样性。我们的方法的效果在结果中得到证实：与传统的基准相比，我们的模型在均方误差（MSE）上显示出约33%的改进。因此，本研究突显了深度学习技术和细致数据处理在推进航班流量预测领域的巨大潜力。