發(fā)布時間：2018-08-13 11:47

【摘要】：準(zhǔn)確的節(jié)假日客流量預(yù)測對旅游景區(qū)至關(guān)重要,然而受各種因素影響,節(jié)假日客流量呈現(xiàn)復(fù)雜非線性特點和典型季節(jié)性趨勢。為了解決這種非線性和季節(jié)性問題,文章建立基于季節(jié)調(diào)整的支持向量回歸模型(SSVR),并用某風(fēng)景區(qū)2008~2011年節(jié)假日的日客流量驗證模型的有效性。研究結(jié)果表明,SSVR預(yù)測節(jié)假日客流量效果良好,預(yù)測精度優(yōu)于SVR和BPNN方法。
[Abstract]:Accurate prediction of holiday passenger flow is very important to tourist attractions. However, influenced by various factors, holiday passenger flow presents complex nonlinear characteristics and typical seasonal trend. In order to solve this nonlinear and seasonal problem, a seasonally adjusted support vector regression model (SSVR),) is established to verify the validity of the daily passenger flow model of a scenic spot during the holidays from 2008 to 2011. The results show that the prediction accuracy of SSVR is better than that of SVR and BPNN.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;蚌埠學(xué)院經(jīng)濟與管理系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71271072) 安徽高校省級自然科學(xué)研究項目(KJ2012B097) 高等學(xué)校博士點基金項目(20110111110006) 蚌埠學(xué)院國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目(201211305013)
【分類號】：F224;F592

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7 張s，

本文編號：2180891