基于多模态学习的酒店价格预测：MLP、LSTM与融合模型的应用

原作者/维护者：KMS92-L，来源平台：GitHub，项目标题：hotel-price-prediction-multimodal。本项目核心是利用多模态学习方法，结合MLP、LSTM和融合模型，整合宏观经济指标（如CPI、原油价格）与酒店历史价格数据，实现更精准的酒店价格预测，为收益管理提供数据驱动的决策支持。

酒店价格预测是收益管理核心问题，影响酒店盈利与消费者决策。传统方法依赖单一数据源或简单时间序列模型，难以捕捉复杂因素。多模态学习通过整合不同来源数据构建全面模型，本项目探索结合宏观经济指标与历史价格数据，用深度学习提升预测精度。

宏观经济指标：整合CPIAUCSL.csv（消费者价格指数）、CUSR0000SEHF01.csv（酒店住宿CPI细分项）、MCOILWTICO.csv（原油价格指数），提供宏观环境上下文。酒店价格数据：作为目标变量和基础特征。

• MLP：基准模型，捕捉特征非线性关系，通过全连接网络学习输入到价格的映射。- LSTM：处理时间序列特性，门控机制捕捉长期趋势和季节性，避免梯度消失。- 融合模型：核心创新，可能采用早期（输入层拼接）、中期（编码后融合）、晚期（独立预测后加权）融合策略，同时捕捉宏观趋势与微观波动。

数据预处理：时间序列对齐、缺失值插值/前向填充、指标标准化。特征工程：构建价格滞后项、滚动统计（移动平均/标准差）、宏观经济衍生特征（通胀率、价格变化率）。模型训练：时间序列交叉验证（防数据泄露）、早停机制（防过拟合）、超参数调优（网络结构、学习率等）。

• 动态定价：预测价格走势，制定高峰提价、淡季优惠策略，最大化收益。- 库存管理：结合需求预测优化房间分配，平衡直销与OTA渠道供给。- 投资决策：辅助酒店投资者评估区域/类型酒店潜在回报。- 消费者辅助：提供预订时机建议，帮助获取优惠价格。

• 多模态通用性：可扩展到机票、房价、股票价格预测等领域。- 深度学习与传统结合：根据数据特性选择模型，不盲目追求复杂架构。- 外部数据价值：宏观经济数据显著提升预测能力，构建模型需引入相关外部信号。

本项目通过整合MLP、LSTM和融合模型，展示多模态学习在酒店价格预测中的潜力。结合宏观经济与历史价格数据，捕捉多元影响因素，为收益管理提供决策支持。对时间序列预测、收益管理或多模态学习的开发者/研究者，提供有价值参考实现。