排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
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... 相似文献
2.
准确的旅游预测对于旅游政策制定当局和游客都具有重要意义,可以帮助资源的合理配置并避免拥堵事件和游客滞留事件的发生.为了提高旅游预测的准确性,本文考虑噪声在预测中的干扰,提出一种基于网络搜索的CLSI-EMD-BP预测模型.该模型首先利用CLSI方法对网络搜索数据进行指数合成,并利用EMD对序列进行噪声处理,将高频噪声从原序列中分离,再利用去噪处理后的网络搜索数据对旅游客流量进行预测.实证分析以九寨沟为例对预测期内未来22周旅游客流量进行预测发现,基于网络搜索的CLSI-EMD-BP预测误差显著低于时间序列、网络搜索和BP神经网络三个基准模型.该结论一方面说明了本文预测模型的改进作用,另一方面也表明了噪声处理在预测中的必要性. 相似文献
1