基于TFT的机票价格预测模型

项目简介

本项目使用Temporal Fusion Transformer，目前最先进的时间序列预测模型之一，以机票价格为对象，构建价格预测模型，并提供变量的重要性，项目中给出了部分数据集，代码可以一键运行，并构建了多种RNN模型用以比较。

文件列表

• 📄 核心代码：
  • Temporal_Fusion_Transformer.py
  • BiLSTM_LSTM_GRU.py
  • Dataset_Create.py
• 📊 数据集：
  • 北京-上海训练数据集.csv

运行说明

1. 环境依赖：建议使用 Python 3.8+，安装必要库（torch、pytorch_forecasting、pandas、openpyxl 等）；
2. 数据集说明：CSV 文件可直接供模型训练/测试使用。