季节调整的PSO-SVR模型及其在旅游客流量预测中的应用——以海南省三亚市为例

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摘要：准确的旅游客流量预测对旅游目的地做好事前准备工作至关重要.然而旅游客流量具有明显的非线性和季节性特征,采取季节调整方法对样本数据进行预处理,消除季节性的影响,可以提高客流量预测的准确性.同时SVR（支持向量回归机）是一种良好的机器学习方法,非常适合预测研究,辅以PSO（粒子群算法）选取合适的回归参数可以获得更加精确的预测结果.提出了一种考虑季节影响并通过PSO优化SVR模型的旅游客流量预测模型,并以海南省三亚市为例进行了实证研究.研究结果表明,季节调整的PSO-SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO-SVR模型,是进行旅游客流量预测的有效工具.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93074X/201606/668373661.html

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关键词：季节调整 三亚市 客流量 PSO SVR 旅游客流量预测 粒子群算法 支持向量回归机 季节调整