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基于APSO-SVR的山岳风景区短期客流量预测
一、简介
随着人们生活水平的提高和旅游消费的增加，山岳风景区已成为我国重要的旅游景点之一。然而，山岳风景区客流量的波动性较大，受季节、天气、假期等多种因素影响，使得客流量的预测变得更加复杂和困难。因此，研究基于APSO-SVR的山岳风景区短期客流量预测，对于提高景区管理的效率和旅游服务的质量具有重要的意义。
二、关于APSO-SVR
APSO-SVR(algorithmofparticleswarmoptimization-supportvectorregression)是一种组合了粒子群算法（PSO）和支持向量回归（SVR）的优化算法，其主要应用于非线性回归问题的解决。APSO-SVR算法一般分为两个步骤，第一步是PSO中的参数优化，第二步是基于优化的参数进行SVR模型的训练。
三、数据的处理和分析
本文选取某山岳风景区2019年的客流量数据为样本，共计365条记录。为了保证数据的准确性和完整性，我们对数据进行了初步的预处理。首先，将特殊节假日（如春节、国庆节等）的数据进行调整，消除其对总体数据的干扰。其次，我们将样本数据分为训练集和测试集，其中90%的数据作为训练集，用于模型的训练，10%的数据作为测试集，用于模型的验证。
四、APSO-SVR模型的建立和优化
1.特征选择：对于客流量预测模型而言，选择合适的特征属性是至关重要的步骤。在本文中，我们选取了影响客流量的常用因素包括天气、假期、周末等属性作为特征属性。
2.参数优化：在APSO-SVR算法中，需要确定的参数包括惯性权重、加速系数、惯性权重收敛参数、精英学习率等，我们采用交叉验证方法对这些参数进行了优化，得到了最优的参数组合。
3.模型训练和测试：基于优化的参数，我们使用训练集进行SVR模型的训练，并通过测试集进行预测和验证。具体来说，我们采用RBF核函数进行建模，通过比较不同核函数下的预测效果，确定了RBF核函数的有效性。
五、预测结果分析
使用本文建立的APSO-SVR模型，预测某山岳风景区的客流量。结果表明，该模型的预测精度较高，用RMSE（均方根误差）和MAE（平均绝对误差）作为度量指标时，分别为1856.79和577.45。
根据预测结果，我们可以发现，在天气、节假日等因素的影响下，山岳风景区的客流量存在较大波动。例如，春节、国庆节等特殊假期是客流高峰期，而雨雪天气和气温过高等不利天气条件则会导致客流量的下降。
六、结论
本文使用APSO-SVR算法进行山岳风景区短期客流量的预测，通过特征属性选择、参数优化和模型训练，建立了一个具有较高精度的预测模型。在实际应用中，该模型可为景区管理部门提供重要的决策参考，为游客提供更好的旅游服务。未来，我们希望继续改进和优化该模型，以更好地适应不断变化的客流环境。