基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究

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.     

基于JAVA的无纸化考试系统自动组卷方案的设计与实现

该文根据对考试环节的了解,概述了无纸化考试系统,分析了其中的核心自动组卷子系统,运用遗传算法的全局寻优对考试中的自动化组卷进行了研究,提出了一个解决适合考方要求的试题模型的算法。