基于Logistic模型的度假酒店客流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
發(fā)布時(shí)間:2021-07-10 20:55
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)】:
期刊論文
[1]基于Benford-Logistic模型的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法[J]. 楊貴軍,周亞夢(mèng),孫玲莉. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2019(10)
[2]基于波動(dòng)聚集性的城際高鐵客流量預(yù)測(cè)[J]. 耿立艷,魯榮利,李新杰. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]基于組合模型的城市軌道交通短時(shí)客流預(yù)測(cè)[J]. 楊靜,朱經(jīng)緯,劉博,馮誠(chéng),張紅亮. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019(03)
[4]基于SARIMA模型的鐵路站點(diǎn)客流量預(yù)測(cè)研究[J]. 段然,龐建華,張良鈞. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(09)
[5]基于logistic模型的我國(guó)信息產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展研究[J]. 宋之杰,唐曉莉. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(05)
[6]運(yùn)動(dòng)延誤下城市交通軌道多站協(xié)同客流控制模型研究[J]. 崔素萍. 科技通報(bào). 2019(02)
[7]改進(jìn)PSO算法優(yōu)化LSSVM模型的短期客流量預(yù)測(cè)[J]. 陸文星,李楚. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(18)
[8]城市軌道交通客流網(wǎng)絡(luò)分布均衡性評(píng)價(jià)[J]. 黃志遠(yuǎn),徐瑞華,楊儒冬,劉偉. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2018(03)
[9]城市軌道交通客流預(yù)測(cè)宏觀指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析[J]. 戢小輝,安栓莊,俞懿宸,謝禹磊. 都市快軌交通. 2017(06)
[10]基于改進(jìn)卡爾曼濾波的軌道交通站臺(tái)短時(shí)客流預(yù)測(cè)[J]. 張智勇,張丹丹,賈建林,梁天聞. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2017(06)
本文編號(hào):3276647
【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)】:
期刊論文
[1]基于Benford-Logistic模型的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法[J]. 楊貴軍,周亞夢(mèng),孫玲莉. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2019(10)
[2]基于波動(dòng)聚集性的城際高鐵客流量預(yù)測(cè)[J]. 耿立艷,魯榮利,李新杰. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]基于組合模型的城市軌道交通短時(shí)客流預(yù)測(cè)[J]. 楊靜,朱經(jīng)緯,劉博,馮誠(chéng),張紅亮. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019(03)
[4]基于SARIMA模型的鐵路站點(diǎn)客流量預(yù)測(cè)研究[J]. 段然,龐建華,張良鈞. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(09)
[5]基于logistic模型的我國(guó)信息產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展研究[J]. 宋之杰,唐曉莉. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(05)
[6]運(yùn)動(dòng)延誤下城市交通軌道多站協(xié)同客流控制模型研究[J]. 崔素萍. 科技通報(bào). 2019(02)
[7]改進(jìn)PSO算法優(yōu)化LSSVM模型的短期客流量預(yù)測(cè)[J]. 陸文星,李楚. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(18)
[8]城市軌道交通客流網(wǎng)絡(luò)分布均衡性評(píng)價(jià)[J]. 黃志遠(yuǎn),徐瑞華,楊儒冬,劉偉. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2018(03)
[9]城市軌道交通客流預(yù)測(cè)宏觀指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析[J]. 戢小輝,安栓莊,俞懿宸,謝禹磊. 都市快軌交通. 2017(06)
[10]基于改進(jìn)卡爾曼濾波的軌道交通站臺(tái)短時(shí)客流預(yù)測(cè)[J]. 張智勇,張丹丹,賈建林,梁天聞. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2017(06)
本文編號(hào):3276647
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