現(xiàn)有方法預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性不高,針對(duì)該問(wèn)題設(shè)計(jì)基于Logistic模型的度假酒店客流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)。利用描述性統(tǒng)計(jì)分析方法采集原始信息,依據(jù)采集結(jié)果建立Logistic混沌映射回歸分析模型,運(yùn)用該模型提取客流量的樣本模糊檢測(cè)結(jié)果和流量擁堵性特征,并運(yùn)用模糊PID學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)特征的自分類學(xué)習(xí)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)樣本序列進(jìn)行相空間重構(gòu)和譜分解,采用大數(shù)據(jù)融合和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法評(píng)估客流量,回歸檢驗(yàn)評(píng)估結(jié)果,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)度假酒店客流量的預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,該系統(tǒng)具有預(yù)測(cè)精度較高的優(yōu)勢(shì),有助于提高度假酒店的管理調(diào)度決策能力。 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春師范大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,39(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

度假酒店客流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程

為了驗(yàn)證所提方法在實(shí)現(xiàn)度假酒店客流量統(tǒng)計(jì)分析預(yù)測(cè)的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)采用C++和Matlab設(shè)計(jì),結(jié)合SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行度假酒店客流量的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)度假酒店客流量數(shù)據(jù)采樣的先驗(yàn)樣本集規(guī)模為3 000,訓(xùn)練序列為100,Logistics映射訓(xùn)練的學(xué)習(xí)次數(shù)為20,關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.14,度假酒店客流量預(yù)測(cè)的置信度水平設(shè)定為0.95,根據(jù)上述仿真參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行度假酒店客流量預(yù)測(cè),得到原始采樣樣本如圖2所示。圖3 Logistics相空間重構(gòu)

預(yù)測(cè)輸出

【參考文獻(xiàn)】：
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