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基于LS-SVM的甘肃省国际旅游客流量预测
被引量：
7
1
作者
那欣兰
石培基
高栓成
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第18期94-95,共2页
旅游客流量是决定旅游业经济效益持续发展的重要因素,游客流量预测也因此成为旅游发展规划的重要内容。文章基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,建立了一种新的旅游人数预测模型,对甘肃省2007年的国际旅游客流量进行预测,并将其结果与...
旅游客流量是决定旅游业经济效益持续发展的重要因素,游客流量预测也因此成为旅游发展规划的重要内容。文章基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,建立了一种新的旅游人数预测模型,对甘肃省2007年的国际旅游客流量进行预测,并将其结果与神经网络模型预测结果相比较。结果表明,基于LS-SVM的游客预测模型能较准确对旅游人数进行预测,并且避免了如神经网络由于陷入局部最优而过学习的问题,从而为客流量预测提供一种新思路与方法。
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关键词
最小二乘支持向量机
旅游客流量
预测
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题名
基于LS-SVM的甘肃省国际旅游客流量预测
被引量：
7
1
作者
那欣兰
石培基
高栓成
机构
西北师范大学地理与环境科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第18期94-95,共2页
基金
西北师范大学科技创新项目(NWNU-KJCXGU-03-20)
甘肃省重大软科学项目(4RS054-A65-111)
文摘
旅游客流量是决定旅游业经济效益持续发展的重要因素,游客流量预测也因此成为旅游发展规划的重要内容。文章基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,建立了一种新的旅游人数预测模型,对甘肃省2007年的国际旅游客流量进行预测,并将其结果与神经网络模型预测结果相比较。结果表明,基于LS-SVM的游客预测模型能较准确对旅游人数进行预测,并且避免了如神经网络由于陷入局部最优而过学习的问题,从而为客流量预测提供一种新思路与方法。
关键词
最小二乘支持向量机
旅游客流量
预测
分类号
F590.3 [经济管理—旅游管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LS-SVM的甘肃省国际旅游客流量预测
那欣兰
石培基
高栓成
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010
7
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