Prophet-LSTM组合模型在运输航空征候预测中的应用

作     者：杜红兵 邢梦柯 赵德超 DU Hongbing;XING Mengke;ZHAO Dechao

作者机构：中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 

出 版 物：《安全与环境学报》 (Journal of Safety and Environment)

年 卷 期：2024年第24卷第5期

页      面：1878-1885页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

主　　题：安全社会工程 运输航空征候 Prophet模型 长短期记忆网络(LSTM)模型 组合预测模型 

摘      要：为准确预测中国运输航空征候万时率,提出了一种将时间序列模型和神经网络模型组合的预测方法。首先,利用2008年1月—2020年12月的运输航空征候万时率数据建立Prophet模型,使用RStudio软件进行模型拟合,获取运输航空征候万时率的线性部分;其次,利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建模,获取运输航空征候万时率的非线性部分;最后,利用方差倒数法建立Prophet-LSTM组合模型,使用建立的组合模型对2021年1—12月运输航空征候万时率进行预测,将预测结果与实际值进行对比验证。结果表明,Prophet-LSTM组合模型的EMA、EMAP、ERMS分别为0.0973、16.1285%、0.1287。相较于已有的自回归移动平均(Auto Regression Integrated Moving Average,ARIMA)+反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)组合模型和GM(1,1)+ARIMA+LSTM组合模型,Prophet-LSTM组合模型的EMA、EMAP、ERMS分别减小了0.0259、10.4874百分点、0.0143和0.0128、2.0599百分点、0.0086,验证了Prophet-LSTM组合模型的预测精度更高,性能更优良。