網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和GWO-SVR模型的旅游短期客流量預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：旅游客流量預(yù)測(cè) 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù) 支持向量回歸 灰狼優(yōu)化算法
摘要：利用皮爾森相關(guān)系數(shù)法處理網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù),用灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)優(yōu)化支持向量回歸(support vector regression,SVR)中的參數(shù),提出并實(shí)現(xiàn)一種基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和GWO-SVR模型的旅游短期客流量預(yù)測(cè)模型,并用參數(shù)優(yōu)化后的SVR對(duì)客流量進(jìn)行建模預(yù)測(cè).以四川省九寨溝和四姑娘山兩個(gè)景區(qū)為例,構(gòu)建GWO-SVR、ARIMA、BPNN、SVR、CS-SVR、PSO-SVR和無(wú)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)等客流量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)證分析.結(jié)果表明,GWO-SVR模型均優(yōu)于其他模型,具有更高的預(yù)測(cè)精度.
福州大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版雜志要求:
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