论文研究 - 基于EEMD-DBN的Google趋势预测旅游量需求
准确地预测旅游需求对制定有效的旅游管理政策起着重要的作用。 它有助于合理地分配资源，避免旅游拥堵。 本文考虑了噪声干扰，提出了结合经验模型分解（EEMD），深度信念网络（DBN）和谷歌趋势的混合模型，用于旅游需求预测。 该模型首先应用位错加权综合方法将Google趋势组合到搜索综合索引中，然后使用EEMD对序列进行去噪。 EEMD从原始系列中提取了高频噪声。 搜索综合指数的低频序列将用于预测低频旅游量序列。 以上海入境旅游为例，对该模型进行了训练，并预测了未来12个月的入境人数。 结论表明，EEMD-DBN模型的预测误差明显低于ARIMA，GM（1,1），FTS，SVM，CES和DBN模型的基线。 这表明必须进行噪声处理，EEMD-DBN预测模型可以提高预测精度。
文件下载
评论信息
其他资源
- matlab车牌识别系统
- DSP28335的PMSM的SVPWM电机代码
- 信息安全数学基础习题答案(陈恭亮版)
- ISO 15764-2004_Road vehicles-Extended data link security.pdf
- qt编写的GPS界面
- Visual studio 2010专业版(中文在线安装版)
- 灰色预测模型软件
- 学生信息管理系统源码(JAVA 毕业设计)
- AVR单片机嵌入式系统原理与应用实践.pdf
- C++语言编写图像处理程序
- 使用Mininet与ONOS搭建SDN开发环境
- ASP.NET城市公交管理系统
- mac层随机接入前导码代码仿真
- 载波频偏估计FFT算法研究
- A*算法实现代码，PYTHON
- py新浪微博爬虫,通过修改最后的uid值即可爬取某些用户的博文评论等
- 物料搬运机器人结构设计
- delphi6-7 控件HMCLDelphi-master
- 基于BP神经网络的手写字符识别matlab 代码
- win10关闭自动更新.exe
- Constellation QAM algorithm.zip
- 2016泰牛PHP基础班加大牛版-视频教程全套(有笔记)
- 网上信贷系统，j2ee
- 微信机器人自动同意添加好友
- 软件开发人员薪酬奖惩制度
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明