基于自适应GA-SVR的旅游景区日客流量预测

CHEN Rong ¹陈荣 ²LIANG Chang-yong ³梁昌勇 ⁴XIE Fu-wei ¹谢福伟 ³LIANG Yan ¹梁焱³

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作者信息

1. School of Management,HeFei University of Technology,HeFei 230009,China
2. Department of Economic and Management,BengBu College,BengBu 233000,China
3. 合肥工业大学管理学院,安徽合肥 230009
4. 蚌埠学院经济与管理系,安徽蚌埠233000
折叠

摘要

准确的日客流量预测对旅游景区至关重要,但受各种因素影响,日客流量呈现复杂、非线性特点,文章提出了一种基于自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)的支持向量回归(support vector regression,SVR)模型,利用SVR处理非线性预测的能力和AGA参数寻优的特点,实现旅游景区日客流量预测.最后以某旅游景区2008.3-2012.6最新日客流量等数据集为例验证AGA-SVR模型的预测能力,并与GA-SVR和BPNN的预测结果进行对比分析.实验结果表明:同GA-SVR、BPNN相比,AGA-SVR能够有效的实现日客流量预测,准确性更高,误差更小,同时也说明利用AGA进行SVR参数选择是有效可行的.

关键词

旅游景区/日客流量/支持向量回归模型/自适应遗传算法

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主办单位

中国优选法统筹法与经济数学研究会

会议名称

第十四届中国管理科学学术年会

会议时间

2012-11-02

会议地点

济南

会议母体文献

第十四届中国管理科学学术年会论文集

页码

61-66

出版时间

2012

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