【摘 要】
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针对乡村休闲游短期客流量预测中多影响因素、非线性、数据稀疏的特点,提出一种基于支持向量回归的预测模型。支持向量机模型的预测效果受支持向量机的参数的影响较大,利用蝙
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针对乡村休闲游短期客流量预测中多影响因素、非线性、数据稀疏的特点,提出一种基于支持向量回归的预测模型。支持向量机模型的预测效果受支持向量机的参数的影响较大,利用蝙蝠算法对支持向量回归预测模型进行建模参数优化,实现乡村休闲游短期客流量的精准预测。对九寨沟每日客流量数据和密云区乡村休闲游客流量数据进行仿真实验,实验结果表明,对比该模型与神经网络模型、ARIMA模型、贝叶斯线性回归模型、随机森林回归模型,在乡村休闲游的小样本情况下,其预测精度明显高于其它模型,可以进行有效的短期客流量预测,蝙蝠算法相比于传统群体智能算法具有更好的全局搜索能力以及更少的计算用时。
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