LSTM预测实验中的航班数据集
数据集描述
本仓库提供的资源文件是一个用于LSTM预测实验的航班数据集。数据集包含三列：年、月和乘客。其中，“passengers”列记录了指定月份中旅行的乘客总数。数据集共有144行3列，涵盖了12年的乘客出行记录。
数据集用途
该数据集的主要用途是训练LSTM模型，以预测未来月份的乘客数量。具体来说，数据集中的前132个月的数据将用于训练模型，而最后12个月的乘客数量将用于评估模型的性能。
数据集结构
- 年：记录的年份
- 月：记录的月份
- 乘客：指定月份中旅行的乘客总数
数据集示例
| 年 | 月 | 乘客 |
|---|---|---|
| 1949 | 1 | 112 |
| 1949 | 2 | 118 |
| … | … | … |
| 1960 | 11 | 390 |
| 1960 | 12 | 432 |
使用说明
- 数据加载：使用您选择的编程语言和数据处理库加载数据集。
- 数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如归一化、分割训练集和测试集等。
- 模型训练：使用前132个月的数据训练LSTM模型。
- 模型评估：使用最后12个月的数据评估模型的预测性能。
注意事项
- 确保在训练和评估模型时正确分割数据集。
- 根据实验需求调整模型参数和结构。
贡献
欢迎对该数据集的使用和分析提出建议和改进意见。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系仓库维护者。
希望本数据集能为您的LSTM预测实验提供有价值的资源！