本文關(guān)鍵詞：基于LS-SVM方法的景區(qū)客流中期預(yù)測(cè)研究　出處：《旅游學(xué)刊》2013年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：受到季節(jié)性、外部沖擊和經(jīng)濟(jì)周期等因素作用的景區(qū)客流波動(dòng)幅度大,其預(yù)測(cè)一直是旅游學(xué)研究中的難題,尤其是中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。文章采用當(dāng)前使用極為廣泛的最小二乘支持向量機(jī)方法(least squares support vector machines,LS-SVM)對(duì)黃山風(fēng)景區(qū)客流月度數(shù)據(jù)(1987年1月～2010年12月)進(jìn)行了2年時(shí)間尺度的預(yù)測(cè),結(jié)果表明:采用LS-SVM方法進(jìn)行景區(qū)客流中期預(yù)測(cè),其預(yù)測(cè)的各項(xiàng)性能指標(biāo)均明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)、X-12-ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)與LS-SVM組合預(yù)測(cè)方法,即EMD-LSSVM方法,預(yù)測(cè)效果理想,并且具有訓(xùn)練時(shí)間短、精度高等優(yōu)點(diǎn)。其較為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)能力能夠?yàn)榫皡^(qū)規(guī)劃管理和戰(zhàn)略決策提供科學(xué)依據(jù),具有較高的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Due to seasonal factors, external shocks and economic cycles, the tourist flow fluctuates greatly, and its prediction has always been a difficult problem in the study of tourism. In particular, medium and long term prediction. The least squares support vector machine (LS-SVM) method, which is widely used at present, is used in this paper. Least squares support vector machines. Based on the monthly data of Huangshan Scenic area from January 1987 to December 2010, LS-SVM predicted the 2-year time scale. The results show that the LS-SVM method is used to forecast the tourist flow in the scenic area in the medium term. The performance indexes predicted by this method are obviously better than that of BP neural network (back Propagation Neural Network). X-12-Arima autoregressive Integrated Moving Average Model. Empirical mode decomposition (EMD) and LS-SVM combined prediction method, that is, EMD-LSSVM method. The prediction effect is ideal and has the advantages of short training time and high precision. Its more accurate forecast ability can provide scientific basis for planning management and strategic decision of scenic spot and has higher practical value.
【作者單位】： 黃山學(xué)院旅游學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41071327) 安徽省教育廳人文社科重點(diǎn)項(xiàng)目(SK2012A118) 黃山學(xué)院科研項(xiàng)目(2011xkjq001)資助~~
【分類號(hào)】：F590;F224
【正文快照】： 1引言旅游需求預(yù)測(cè)在國(guó)家旅游發(fā)展政策制定和戰(zhàn)略規(guī)劃、旅游市場(chǎng)資源優(yōu)化配置、旅游企業(yè)戰(zhàn)略計(jì)劃和決策制定等方面有著極為重要的作用[1]。因而,旅游客流預(yù)測(cè)一直是旅游研究中的熱點(diǎn),但又是旅游學(xué)界面對(duì)的難點(diǎn)課題。在1960～2002年間,世界上與旅游相關(guān)的70種研究刊物中,出版了

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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9 楊福剛;輸液中微小異物目標(biāo)視覺檢測(cè)技術(shù)研究[D];山東大學(xué);2008年

10 李麗娟;最小二乘支持向量機(jī)建模及預(yù)測(cè)控制算法研究[D];浙江大學(xué);2008年

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1 姬春煦;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的股票指數(shù)中期預(yù)測(cè)[D];西北工業(yè)大學(xué);2005年

2 康曉非;基于支持向量機(jī)的多用戶檢測(cè)算法研究[D];西安科技大學(xué);2005年

3 王瑞;基于支持向量機(jī)的醫(yī)學(xué)圖像處理[D];西安理工大學(xué);2008年

4 宋初一;基于最小二乘支持向量機(jī)及粒子群優(yōu)化的特征選擇算法研究[D];吉林大學(xué);2008年

5 張曉東;沈陽市宏觀經(jīng)濟(jì)消費(fèi)系統(tǒng)的控制論研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2004年

6 張國(guó)俊;財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型在信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2005年

7 李瑩;精餾過程航煤干點(diǎn)的軟測(cè)量工程實(shí)現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2006年

8 樊偉;通信信號(hào)自動(dòng)調(diào)制識(shí)別中的分類器設(shè)計(jì)[D];西南交通大學(xué);2005年

9 王芳;基于支持向量機(jī)的航段運(yùn)量預(yù)測(cè)研究[D];南京航空航天大學(xué);2007年

10 李昂;基于SVM的常壓塔石腦油干點(diǎn)軟測(cè)量建模研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：1412004