【摘 要】
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客流量预测可以弥补强周期性和波动性客流冲击给景区和游客造成的影响,使有限的旅游资源提前得到合理调度和配置.在考虑网络搜索噪声的基础上,建立QCR(Query Chain Retrieve)
【机 构】
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阜阳师范大学经济学院,阜阳师范大学物理与电子工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金青年项目(1908085QG305),安徽省高校人文社会科学研究重点项目(SK2020A0341,SK2020A0330),阜阳师范大学青年人才重点项目(rcxm202008)
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客流量预测可以弥补强周期性和波动性客流冲击给景区和游客造成的影响,使有限的旅游资源提前得到合理调度和配置.在考虑网络搜索噪声的基础上,建立QCR(Query Chain Retrieve)搜索词链和HHT的网络搜索数据预测模型,对九寨沟旅游日客流量进行预测.通过对比时间序列模型、未经噪声处理的网络搜索预测模型和BP神经网络发现,QCR-HHT拟合效果最佳,对九寨沟客流量的预测精度显著提高.使用考虑噪声的QCR-HHT网络搜索预测模型,能够更准确地对旅游客流量进行预测,便于景区和管理部门制定更加高效准确的决
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