旅游客流量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)為旅游目的地資源優(yōu)化配置、景區(qū)戰(zhàn)略計(jì)劃制定提供有效依據(jù)。為了提高景區(qū)日客流量的預(yù)測(cè)精度,提出基于改進(jìn)粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的預(yù)測(cè)方法,針對(duì)PSO算法的慣性權(quán)重在采取線性遞減策略時(shí)不能滿足粒子尋優(yōu)非線性變化的缺陷,從種群中粒子的聚合程度以及種群進(jìn)化中粒子適應(yīng)度同慣性權(quán)重的關(guān)系出發(fā),利用對(duì)數(shù)函數(shù)非線性變化的特性,提出基于對(duì)數(shù)函數(shù)的慣性權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整方法（Adaptive Logarithmic Particle Swarm Optimization,ALPSO）。通過(guò)改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化LSSVM的參數(shù),建立山岳型風(fēng)景區(qū)日客流量的預(yù)測(cè)模型。以黃山風(fēng)景區(qū)2012—2015年景區(qū)每日上山人數(shù)為例,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,與基于標(biāo)準(zhǔn)PSO算法、正弦粒子群算法（Sinusoidal Particle Swarm Optimization,SPSO）和高斯粒子群算法（Gaussian Particle Swarm Optimiz... 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019,55(18)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 ALPSO-LSSVM原理
    2.1 LSSVM原理
    2.2 標(biāo)準(zhǔn)PSO算法
    2.3 ALPSO算法原理
3 ALPSO-LSSVM預(yù)測(cè)算法
4 實(shí)驗(yàn)分析
    4.1 ALPSO算法性能測(cè)試
        4.2.1 數(shù)據(jù)收集
        4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        4.2.4 模型分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3464573