基于大数据机器学习方法建立了航班价格预测模型,利用大数据技术将海量的航班价格变化曲线构造成机器学习的数据样本.因为实际数据构造的样本为非平衡样本,所以要对传统BP神经网络进行改造以适应航班价格预测模型.选取航班3 U8996合肥至成都2016年11月16日至2017年1月15日共3900个样本点作为实例进行实验,预测准确率在70％～80％,表明该模型是有效的,并具有一定的推广意义.
机器学习 大数据 神经网络 非平衡样本