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基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点.本文提出一种基于季节指数调整(Seasonal Exponential Adjustment,SEA)的自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)-支持向量回归 (Support Vector Regression,SVR)预测模型,即基于SEA的AGA-SVR模型,并用国内著名5A级风景区黄山2008~2012年节假日客流量数据对模型进行验证.研究结果表明,基于SEA的AGA-SVR预测模型能够准确处理节假日旅游客流量预测中的非线性和季节性问题,较AGA-SVR和GA-SVR等方法具有更高的预测精度,在旅游预测领域应用前景广阔. 相似文献
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基于APSO—SVR的山岳风景区短期客流量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
根据山岳风景区短期客流量小样本、非线性等特征,本文提出基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型,融合SVR处理小样本、非线性预测特性和APSO优化SVR参数的能力对山岳风景区短期客流量进行预测。来自山岳风景区黄山2008年~2011年暑期相关日数据的验证结果表明:与PSO—SVR、GA—SVR和BPNN等模型相比,APSO。SVR模型的预测准确性更高、误差更小,是进行山岳风景区短期客流量预测的有效工具。 相似文献
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借于“五一”旅游狂潮造成的“井喷”现象引发游客不满投诉频繁的前车之鉴,为了广大游客更好地出游,让旅游市场更加成熟、繁荣、有序,国家旅游局成立全国假日旅游部际协调会议办公室。北京市政府成立假日旅游协调机构,充分发挥政府主导和市场调节两方面的作用。那么,十一黄金周的真实情况究竟如何呢? 相似文献
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基于本底线和亲景度的秦岭国家植物园客流量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
客源市场分析与预测是景区规划的重要内容.对于拟建或新建景区,目前尚无公认的较为科学的预测方法.本文采用以本底趋势线和游客亲景度相结合的方法对拟建的秦岭国家植物园客流量进行预测.该方法以西安市为客源聚集地,建立国际入境旅游、国内旅游和本地居民游憩3条本底趋势线,再结合游客对目的地的旅游偏好和亲景度,按高低两个方案分别计算出未来5-25年秦岭国家植物园的游客分流量.本研究为拟楚景区客流量预测提供了一种新方法. 相似文献
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