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根据【关键词:
异常点,随机森林,强影响点,燃油消耗
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关键词
基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
作者:
姚雨虹
杨小兵
陈欣
来源:
厦门大学学报(自然科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应粒子群
卷积神经网络
忠诚度预测
随机森林
描述:
航空业的竞争愈发激烈,高效且准确的客户忠诚度预测模型有利于提高企业竞争力。针对航空数据集存在严重分类不平衡、特征维度多等问题,提出了客户忠诚度预测模型。该模型基于自适应粒子群优化算法(APSO)得到多数类优化样本子集,使用卷积神经网络(CNN)提取得到的平衡数据集特征,将自动得到的特征向量作为随机森林算法(RF)的输入,构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明,本文方法预测性能优于其他预测模型,可以更好地预测客户忠诚度情况。
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