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基于BA-SVR的乡村游短期客流预测模型 基于BA-SVR的乡村游短期客流预测模型 摘要:乡村游旅游业的快速发展对乡村旅游景区的客流量预测提出了更高的要求。本文提出了一种基于BA-SVR的乡村游短期客流预测模型。该模型结合了蝙蝠算法(BA)和支持向量回归(SVR),将客流预测问题转化为参数优化问题,并通过优化得到的参数来预测未来的客流量。实验证明,该模型具有较高的准确性和可靠性,能够为乡村旅游景区提供准确的客流预测。 关键词:乡村游,客流预测,BA-SVR,蝙蝠算法,支持向量回归 引言: 乡村旅游是近年来兴起的一种新型旅游方式,具有环境优美、休闲度假、文化体验等特点。随着人们对休闲度假需求的增加,乡村旅游的客流量逐年增加。为了更好地满足游客的需求,提高旅游景区的服务质量和效率,准确预测客流量成为了乡村旅游景区管理者的重要任务。然而,由于乡村旅游景区的客流量受众多因素的影响,如季节、天气、假期等,传统的统计方法在客流预测方面存在一定的局限性。 方法: 本文采用了基于BA-SVR的乡村游短期客流预测模型。首先,我们将客流预测问题转化为一个参数优化问题,通过改变参数的取值来优化预测模型。其次,我们引入蝙蝠算法(BA)来优化SVR模型的参数。BA是一种模拟蝙蝠行为的智能优化算法,模拟蝙蝠的搜索和追踪行为,在全局和局部搜索之间寻找最优解。将BA应用于SVR模型中,能够有效提高模型的预测准确性和稳定性。最后,我们使用BA-SVR模型对乡村旅游景区的客流量进行预测,并与传统的ARIMA模型进行对比。 实证分析: 我们在某乡村旅游景区的历史客流量数据上进行了实证分析,将数据集分为训练集和测试集。首先,我们使用训练集数据来训练BA-SVR模型,优化模型的参数。然后,我们使用测试集数据来评估模型的预测准确性。实验结果显示,与ARIMA模型相比,BA-SVR模型具有更好的预测性能。我们计算了模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),结果表明BA-SVR模型的预测误差较小,能够较好地预测乡村旅游景区的客流量。 结论: 本文提出了一种基于BA-SVR的乡村游短期客流预测模型。通过引入蝙蝠算法和支持向量回归,将客流预测问题转化为参数优化问题,并通过优化得到的参数来预测未来的客流量。实证结果表明,与传统的ARIMA模型相比,BA-SVR模型具有更高的预测准确性和稳定性,能够为乡村旅游景区提供准确的客流预测。未来的研究可以进一步探讨如何改进模型并应用于其他旅游景区的客流预测。