本文關(guān)鍵詞：旅游客流量預(yù)測:基于季節(jié)調(diào)整的PSO-SVR模型研究　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2014年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：旅游客流量具有明顯的非線性和季節(jié)性特征,所以采取季節(jié)調(diào)整方法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,消除季節(jié)性的影響,可以提高客流量預(yù)測的準(zhǔn)確性。同時(shí)SVR(支持向量回歸機(jī))是一種良好的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,非常適合預(yù)測研究,輔以PSO(粒子群算法)選取合適的回歸參數(shù)可以獲得更加精確的預(yù)測結(jié)果。鑒于此,構(gòu)建一種考慮季節(jié)影響的PSO-SVR模型,以北京為例將不同旅游客流量預(yù)測方法的擬合優(yōu)度進(jìn)行比較。結(jié)果顯示:季節(jié)調(diào)整的PSO-SVR模型預(yù)測精度明顯高于SVR、季節(jié)調(diào)整的SVR和PSO-SVR模型,該模型是進(jìn)行旅游客流量預(yù)測的有效工具。
[Abstract]:Tourist industry has a strong seasonal trend, so take seasonal adjustment method to preprocess the sample data to eliminate the seasonal influence, can improve the accuracy of the traffic prediction. At the same time, SVR (support vector machine) is a good way of learning machine learning, very suitable for prediction research, supplemented by PSO (the particle swarm algorithm) selection of regression parameters suitable to obtain more accurate predicting results. In view of this, to construct a PSO-SVR model considering seasonal effects, compares goodness of fit with the flow of different customer forecast methods in tourism in Beijing. The results showed that PSO-SVR model prediction accuracy of seasonal adjustment is higher than that of SVR and SVR seasonal adjustment and PSO-SVR model, this model is a powerful tool for tourism flow forecasting.

【作者單位】： 燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金資助項(xiàng)目(09BJY087) 河北省社會科學(xué)基金資助項(xiàng)目(HB12YJ075)
【分類號】：F592;TP18
【正文快照】： 0引言旅游業(yè)是一個關(guān)聯(lián)性、帶動性極強(qiáng)的綜合性產(chǎn)業(yè),對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有重要的促進(jìn)作用,同時(shí)旅游業(yè)又具有很強(qiáng)的季節(jié)性。在旅游旺季,許多旅游景區(qū)、賓館酒店、游樂場所人滿為患,不利于資源環(huán)境保護(hù)和旅游服務(wù)質(zhì)量的提高;在旅游淡季,景點(diǎn)、賓館酒店、游樂場所游客稀少,造成旅游

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1375520