对于航班起飞准点预测来说,回归序列和时间序列哪个模型更好
时间: 2024-06-12 13:04:23 浏览: 5
对于航班起飞准点预测来说,时间序列模型更好。因为航班起飞数据具有时间序列性质,即未来的航班起飞时间与过去的航班起飞时间有关联。时间序列模型可以利用过去的数据来预测未来的数据,包括ARIMA、LSTM等模型,这些模型可以对时间序列数据进行建模,能够较好地预测未来的航班起飞时间。而回归序列模型更适用于预测输入变量与输出变量之间的关系,对于时间序列数据的建模能力相对较弱。
相关问题
用pandas的merge_asof写一个时间序列连接的案例
答:首先,我们可以使用pandas的merge_asof函数来连接两个时间序列。比如,假设我们有一个包含某种货币的日价格数据,和一个包含某种证券的交易数据。我们可以使用merge_asof函数,将交易数据连接到最接近其交易时间的价格数据上。
创建一张数据库表 有航司 航班号 共享标志 共享航班著航班号 航班时间 实际起飞时间 预计起飞时间 出发点 出发点代码 实际到达时间 预计到达时间 目的地 目的地代码 到达准点率 航班状态 异常 表
好的,这是一个关于创建数据库表的问题。以下是表的结构:
表名:航班信息表
字段名 数据类型 说明
航司 varchar(10) 航空公司名称
航班号 varchar(10) 航班号码
共享标志 varchar(10) 共享航班标志
共享航班号 varchar(10) 共享航班号码
航班时间 datetime 航班时间
实际起飞时间 datetime 实际起飞时间
预计起飞时间 datetime 预计起飞时间
出发点 varchar(50) 出发地点
出发点代码 varchar(10) 出发地点代码
实际到达时间 datetime 实际到达时间
预计到达时间 datetime 预计到达时间
目的地 varchar(50) 目的地点
目的地代码 varchar(10) 目的地点代码
到达准点率 float 到达准点率
航班状态 varchar(20) 航班状态
异常 varchar(50) 异常情况
希望这个回
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