發(fā)布時間：2018-10-24 09:41

【摘要】：當前影響人們旅游需求的因素越來越多,對固定時間人們的旅游目的地判斷受到這種多因素的影響越來越復雜,傳統(tǒng)的預測模型多是靜態(tài)模型,各個判斷因素的屬性權重相對固定,不能靈活改變,但是這些屬性對最終目的地的影響作用不同,這就導致傳統(tǒng)模型很難形成準確判斷。本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法的旅游客源流向地估計方法。利用主成分分析法,提取旅游客源相關數(shù)據(jù),根據(jù)METRIC相關理論,對旅游資源可用度進行準確分析,并建立旅游客源流向地估計模型。實驗結果表明,利用本文算法進行旅游客源流向地估計,能夠有效提高估計的準確性,從而為旅游行業(yè)的決策提供準確的依據(jù),促進旅游業(yè)的健康、快速、可持續(xù)發(fā)展。
[Abstract]:At present, there are more and more factors that affect people's tourism demand, and it is more and more complicated to judge people's tourist destination at a fixed time. The traditional prediction models are mostly static models. The attribute weight of each judgment factor is relatively fixed and can not be changed flexibly, but the effect of these attributes on the final destination is different, which makes it difficult for the traditional model to form accurate judgment. In this paper, a RBF neural network algorithm is proposed to estimate the source direction of tourist. The principal component analysis method is used to extract the relevant data of tourist resources, and according to the METRIC theory, the availability of tourism resources is analyzed accurately, and a model for estimating the flow direction of tourist resources is established. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the accuracy of the estimation, thus provide an accurate basis for the tourism industry to make decisions, and promote the healthy, rapid and sustainable development of the tourism industry.
【作者單位】： 平頂山教育學院;
【分類號】：F590;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2291020