基于网络搜索数据的平遥旅游客流量预测分析

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摘要：本文基于百度指数进行旅游关键词的挖掘,运用决策树、bagging、随机森林和支持向量机四种算法模型对旅游关键词与平遥古城游客流量关系进行分析,并比较了各模型的拟合度、稳定性及预测效果。实证研究发现,随机森林模型稳定性最好,SVM模型拟合和预测效果最好,因此SVM模型可以作为最终的平遥古城客流量预测模型。

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关键词：预测分析 网络搜索 客流量 bagging 支持向量机 平遥古城 百度指数 机器学习 预测