一种旅游客源流向地估计模型仿真分析

发布时间：2018-10-24 09:41

【摘要】：当前影响人们旅游需求的因素越来越多,对固定时间人们的旅游目的地判断受到这种多因素的影响越来越复杂,传统的预测模型多是静态模型,各个判断因素的属性权重相对固定,不能灵活改变,但是这些属性对最终目的地的影响作用不同,这就导致传统模型很难形成准确判断。本文提出了一种基于RBF神经网络算法的旅游客源流向地估计方法。利用主成分分析法,提取旅游客源相关数据,根据METRIC相关理论,对旅游资源可用度进行准确分析,并建立旅游客源流向地估计模型。实验结果表明,利用本文算法进行旅游客源流向地估计,能够有效提高估计的准确性,从而为旅游行业的决策提供准确的依据,促进旅游业的健康、快速、可持续发展。
[Abstract]:At present, there are more and more factors that affect people's tourism demand, and it is more and more complicated to judge people's tourist destination at a fixed time. The traditional prediction models are mostly static models. The attribute weight of each judgment factor is relatively fixed and can not be changed flexibly, but the effect of these attributes on the final destination is different, which makes it difficult for the traditional model to form accurate judgment. In this paper, a RBF neural network algorithm is proposed to estimate the source direction of tourist. The principal component analysis method is used to extract the relevant data of tourist resources, and according to the METRIC theory, the availability of tourism resources is analyzed accurately, and a model for estimating the flow direction of tourist resources is established. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the accuracy of the estimation, thus provide an accurate basis for the tourism industry to make decisions, and promote the healthy, rapid and sustainable development of the tourism industry.
【作者单位】： 平顶山教育学院;
【分类号】：F590;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2291020