本文選題：短期客流量　切入點(diǎn)：山岳風(fēng)景區(qū)　出處：《旅游科學(xué)》2013年03期

【摘要】：根據(jù)山岳風(fēng)景區(qū)短期客流量小樣本、非線性等特征,本文提出基于自適應(yīng)粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)模型,融合SVR處理小樣本、非線性預(yù)測(cè)特性和APSO優(yōu)化SVR參數(shù)的能力對(duì)山岳風(fēng)景區(qū)短期客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。來自山岳風(fēng)景區(qū)黃山2008年～2011年暑期相關(guān)日數(shù)據(jù)的驗(yàn)證結(jié)果表明:與PSO-SVR、GA-SVR和BPNN等模型相比,APSO-SVR模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性更高、誤差更小,是進(jìn)行山岳風(fēng)景區(qū)短期客流量預(yù)測(cè)的有效工具。
[Abstract]:According to the characteristics of small sample and nonlinear of short-term tourist flow in mountain scenic area, this paper presents a support vector regression support Vector regression model based on adaptive Particle Swarm optimization algorithm (APSO), which combines SVR to process small samples.The nonlinear prediction characteristics and the ability of APSO to optimize SVR parameters are used to predict the short-term tourist flow of mountain scenic spots.The verification results from the relevant daily data of Huangshan Mountain from 2008 to 2011 show that compared with the PSO-SVRGA-SVR and BPNN models, the prediction accuracy and error of APSO-SVR model are higher than those of PSO-SVRV GA-SVR model and BPNN model. It is an effective tool for short-term tourist flow prediction of mountain scenic spots.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于行為決策的隱性目標(biāo)決策模型與方法研究”(71271072) 安徽高校省級(jí)自然科學(xué)研究項(xiàng)目“風(fēng)景名勝區(qū)客流量預(yù)測(cè)模型與對(duì)比方法研究”(KJ2012B097) 安徽省科技計(jì)劃項(xiàng)目“智慧黃山風(fēng)景區(qū)人流量智能分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)”(10120106011)
【分類號(hào)】：F592.7;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1701920