本文關鍵詞：季節(jié)調整的PSO-SVR模型及其在旅游客流量預測中的應用——以海南省三亞市為例　出處：《數(shù)學的實踐與認識》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 旅游客流量預測 粒子群算法 支持向量回歸機 季節(jié)調整

【摘要】：準確的旅游客流量預測對旅游目的地做好事前準備工作至關重要.然而旅游客流量具有明顯的非線性和季節(jié)性特征,采取季節(jié)調整方法對樣本數(shù)據進行預處理,消除季節(jié)性的影響,可以提高客流量預測的準確性.同時SVR(支持向量回歸機)是一種良好的機器學習方法,非常適合預測研究,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測結果.提出了一種考慮季節(jié)影響并通過PSO優(yōu)化SVR模型的旅游客流量預測模型,并以海南省三亞市為例進行了實證研究.研究結果表明,季節(jié)調整的PSO-SVR模型預測精度明顯高于SVR、季節(jié)調整的SVR和PSO-SVR模型,是進行旅游客流量預測的有效工具.
[Abstract]:Accurate prediction of tourist flow tourism destination to do good preparation before the work is very important. However, tourist industry has a strong seasonal trend, take seasonal adjustment method to preprocess the sample data to eliminate the seasonal influence, can improve the accuracy of passenger volume forecast. At the same time, SVR (support vector regression) is a good machine learning method is very suitable for prediction research, supplemented by PSO (particle swarm optimization) to select appropriate parameters of the regression can obtain more accurate predicting results. This paper proposed an optimization model considering the SVR and the PSO season tourism flow forecasting model, taking Hainan city of Sanya Province as an example study results show that the prediction precision of PSO-SVR model of seasonal adjustment was significantly higher than SVR, SVR and PSO-SVR model of seasonal adjustment, is tourism flow forecast effectively Tools.

【作者單位】： 燕山大學經濟管理學院;
【基金】：教育部規(guī)劃基金項目(14YJA790059) 河北省軟科學項目(15456002D) 河北省高等學校人文社會科學重點研究基地項目(20150914) 河北省研究生創(chuàng)新資助項目(00302-6370005) 河北省社會科學基金項目(HB15GL021)
【分類號】：F592.7
【正文快照】： 1引言 隨著經濟社會的不斷發(fā)展和人們旅游消費需求的大幅增長,旅游業(yè)在國民經濟中的作用日益突出,逐步成為我國國民經濟重要支柱產業(yè).同時旅游業(yè)又是一個季節(jié)性很強的產業(yè),在旅游旺季許多景區(qū)景點、游樂場所、賓館酒店人滿為患,不利于資源環(huán)境保護和旅游服務質量的提高;而在

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本文編號：1376151