【摘 要】
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为了提高旅游需求量的预测精度，提出基于支持向量机的旅游需求量预测模型。首先分析了旅游需求量当前的研究现状，找出当前旅游需求量预测模型的缺陷，然后针对旅游需求量的时变性
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为了提高旅游需求量的预测精度，提出基于支持向量机的旅游需求量预测模型。首先分析了旅游需求量当前的研究现状，找出当前旅游需求量预测模型的缺陷，然后针对旅游需求量的时变性、周期性以及小样本的特点，建立支持向量机的旅游需求量预测模型，最后与神经网络等模型进行旅游需求量预测对比实验。结果表明，相对于神经网络等模型，支持向量机获得了更高精度的旅游需求量预测结果，可以为旅游区的管理和合理规划提供有益的指导意见。
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