神经网络模型提供的数据

I、bp神经网络预测模型预测民航客运量需要什么数据？

预测民航客运量，一般需要以下数据：

历史客运量数据：收集一段时间内（例如几年或几个季度）的实际客运量数据，包括数量旅客数量、航班数量等该数据可以用作学习和建模模型的训练数据。

时间特征：由于民航客运量通常存在季节性和周期性变化，因此通常将时间建模为特征。 例如，时间特征，例如年、季节、月份、星期几等。 可以用来捕捉这种变化。

经济指标：经济状况对民航客运量影响重大。 因此，收集经济指标数据，如国内生产总值（GDP）、消费者信心指数、失业率等，有助于预测客运量的发展。

航空相关数据：航空运输相关数据也是一个重要的预测指标。 例如，航空公司运力、航班网络、航线数量、机场运力和其他数据可以用作预测模型的输入。

其他影响因素：还可以考虑其他可能影响客流量的因素，例如天气状况、节假日、特殊活动等。

根据数据的可获得性和需求，选择合适的特征和数据源，建立合适的BP神经网络模型来预测民用航空客运量。 选择具有预测能力的特征并进行数据预处理和归一化以提高模型的准确性和可靠性非常重要。