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改进粒子群优化BP神经网络的
旅游客流量预测
旅游客流量受多种因素影响,传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律,人工智能方法如BP神经网络,其结构的选择过多依赖经验,基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络,通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析,通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真,可知改进后的方法提高了预测结果的准确度,并且涉及参数少、简单有效。
2022-03-23 21:05:03
307KB
旅游客流量预测
1
基于灰色马尔可夫模型的陕西省
旅游客流量预测
基于灰色马尔可夫模型的陕西省
旅游客流量预测
,陈冰冰,杨文鹏,针对旅游客流量的灰色特性,引入灰色GM (1, 1)模型进行预测,并通过建立马尔可夫链对预测结果进行修正。结合陕西省旅游客流量的统计
2021-09-04 16:00:52
260KB
首发论文
1
论文研究-
旅游客流量预测
:基于季节调整的PSO-SVR模型研究.pdf
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
923KB
旅游客流量预测
粒子群算法
支持向量回归机
季节调整
均方差比较
1
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