一种基于TCN-Transformer的机票价格预测方法

本发明公开了一种基于TCN‑Transformer的机票价格预测方法，包括：收集机票价格及航班相关数据并预处理；根据机票价格序列数据集，构建特征工程；利用随机森林算法的OOB错误率来判断特征重要性，并根据重要性选取特征；将时间卷积网络与Transformer模型相结合，通过交叉注意力机制将TCN和Transformer提取的特征进行深度交互和融合，构建TCN‑Transformer组合预测模型；训练组合预测模型，输出机票价格预测结果。本发明解决了长时间序列梯度消失和无法捕捉复杂的非线性模式的问题，弥补了采用单一Transformer模型进行预测而导致预测精度和预测效果不理想的问题。