为解决航班座位需求预测中，由于对座位需求量呈现“周”特性和影响因素考虑不足导致预测准确性低的问题，提出融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测模型。利用稀疏因子编码过程对影响航班座位需求的航班、日期、节假日、天气特征等多个特征学习，将学习的特征输入到梯度提升决策树模型。实验结果表明，该模型在考虑多个特征的基础上能够得到更准确的预测结果。
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