智慧景区大数据分析平台整体解决方案 智慧景区客流量大数据平台建设方案
2021-04-14 11:02:17
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数据为某日某条公交线路从6:00至21:00每分钟的客流量（IC刷卡数据），供大家建模使用。并附赠一篇客流预测方法（小波预测）的论文，希望能对大家有所帮助。
2021-03-25 12:28:04
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旅游客流量具有明显的非线性和季节性特征，所以采取季节调整方法对样本数据进行预处理，消除季节性的影响，可以提高客流量预测的准确性。同时SVR（支持向量回归机）是一种良好的机器学习方法，非常适合预测研究，辅以PSO（粒子群算法）选取合适的回归参数可以获得更加精确的预测结果。鉴于此，构建一种考虑季节影响的PSO-SVR模型，以北京为例将不同旅游客流量预测方法的拟合优度进行比较。结果显示：季节调整的PSO-SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO-SVR模型，该模型是进行旅游客流量预测的有效工具。
2021-02-20 20:20:13
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