基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究

发布时间：2017-11-21 18:33

  本文关键词：基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究

  更多相关文章： 季节指数调整 支持向量回归 自适应遗传算法 节假日旅游客流量预测

【摘要】：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GASVR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。
【作者单位】： 蚌埠学院经济与管理学院;合肥工业大学管理学院;蚌埠学院理学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目“基于云的管理信息系统再造研究”(71331002);国家自然科学基金面上项目“基于行为决策的隐性目标决策模型与方法研究”(71271072) 安徽高校自然科学研究重点项目“智慧景区背景下的旅游客流量预测方法研究”(KJ2015A143) 安徽省教育厅2016年高校优秀拔尖人才培育资助项目“高校优秀青年骨干人才国内外访学研修重点项目”(gxfx ZD2016283)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言2008年我国实行新的休假制度,将每年节假日休假定为元旦、春节、清明节、端午节、劳动节、中秋节和国庆节,每年休假天数共计29天。新休假制度的实施带动了假日经济、假日旅游的兴起,成为我国国民经济新的增长点,但同时也带来一系列问题:大量游客在同一时间集中于同一地点，

本文编号：1211917