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旅游客流量预测:基于季节调整的PSO-SVR模型研究被引量：15: 1; 作者翁钢民李凌雁《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期692-695,共4页; 旅游客流量具有明显的非线性和季节性特征,所以采取季节调整方法对样本数据进行预处理,消除季节性的影响,可以提高客流量预测的准确性。同时SVR(支持向量回归机)是一种良好的机器学习方法,非常适合预测研究,辅以PSO(粒子群算法)选取合... 展开更多; 关键词旅游客流量预测粒子群算法支持向量回归机季节调整均方差比较; 在线阅读下载PDF 职称材料

公路旅游客流量预测的支持向量回归模型被引量：6: 2; 作者颜七笙王士同《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期233-235,239,共4页; 介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,为解决公路旅游客流量预测建模中的小样本问题,实现对公路旅游客流量的快速准确预测,提出了基于支持向量机回归模型的公路旅游客流量预测方法,给出了参数优化选取算法。仿真实验表明,该方... 展开更多; 关键词支持向量机公路旅游客流量神经网络预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LS-SVM的甘肃省国际旅游客流量预测被引量：7: 3; 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... 展开更多; 关键词最小二乘支持向量机旅游客流量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究被引量：9: 4; 作者陈荣梁昌勇葛立新《旅游科学》 CSSCI 北大核心 2016年第5期12-23,共12页; 节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点。本文提出一种基于季节指数调整（Seasonal Exponential Adjustment,SEA）的自适应遗传算法（Adapt... 展开更多; 关键词季节指数调整支持向量回归自适应遗传算法节假日旅游客流量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

交通巨变对中国旅游业发展的影响及地域类型划分被引量：59: 5; 作者苏建军孙根年赵多平《旅游学刊》 CSSCI 2012年第6期41-51,共11页; 文章利用1985～2008年的相关统计数据及2006～2007年中国30个省区截面数据,采用协整分析和格兰杰(Granger)因果关系检验方法,分析了交通客运量与旅游客流量的关系及地域差异。结果发现:(1)从时间序列来看,旅游客流量与交通客运量之间存... 展开更多; 关键词旅游客流量交通客运量协整分析格兰杰(Granger)因果关系依赖—偏好类型; 在线阅读下载PDF 职称材料

中国边境省区入境旅游发展的时间同步性与区域响应被引量：1: 6; 作者方世巧马耀峰李天顺《西部论坛》 2013年第4期48-57,共10页; 依据1980—2011年中国边境9省区入境旅游客流量和旅游收入数据,分析其入境旅游发展的时间同步性与区域响应,结果表明:中国边境省区入境旅游可分为1980—1991年的缓慢增长期、1992—2003年的快速增长期和2004—2011年的加速增长期3个发... 展开更多; 关键词时间同步性区域响应入境旅游中国边境省区入境旅游客流量入境旅游收入旅游环境发展趋势同步性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名旅游客流量预测:基于季节调整的PSO-SVR模型研究被引量：15: 1; 作者翁钢民李凌雁; 机构燕山大学经济管理学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期692-695,共4页; 基金国家社会科学基金资助项目(09BJY087) 河北省社会科学基金资助项目(HB12YJ075); 文摘旅游客流量具有明显的非线性和季节性特征,所以采取季节调整方法对样本数据进行预处理,消除季节性的影响,可以提高客流量预测的准确性。同时SVR(支持向量回归机)是一种良好的机器学习方法,非常适合预测研究,辅以PSO(粒子群算法)选取合适的回归参数可以获得更加精确的预测结果。鉴于此,构建一种考虑季节影响的PSO-SVR模型,以北京为例将不同旅游客流量预测方法的拟合优度进行比较。结果显示:季节调整的PSO-SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO-SVR模型,该模型是进行旅游客流量预测的有效工具。; 关键词旅游客流量预测粒子群算法支持向量回归机季节调整均方差比较; Keywords tourism flow forecast particle swarm optimization （ PSO ） support vector regression （ SVR ） seasonal adjust＇：ment comparison of mean square error; 分类号 F590.3 [经济管理—旅游管理] TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名公路旅游客流量预测的支持向量回归模型被引量：6: 2; 作者颜七笙王士同; 机构江南大学信息工程学院东华理工大学数学与信息科学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期233-235,239,共4页; 基金江西省教育厅科技项目(No.GJJ10500); 文摘介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,为解决公路旅游客流量预测建模中的小样本问题,实现对公路旅游客流量的快速准确预测,提出了基于支持向量机回归模型的公路旅游客流量预测方法,给出了参数优化选取算法。仿真实验表明,该方法具有比神经网络等方法更好的预测精度。说明支持向量回归方法用于公路旅游客流量预测是可行有效的。; 关键词支持向量机公路旅游客流量神经网络预测; Keywords Support Vector Machines（SVM） highway traveling passenger volume neural network prediction; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LS-SVM的甘肃省国际旅游客流量预测被引量：7: 3; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究被引量：9: 4; 作者陈荣梁昌勇葛立新; 机构蚌埠学院经济与管理学院合肥工业大学管理学院蚌埠学院理学院; 出处《旅游科学》 CSSCI 北大核心 2016年第5期12-23,共12页; 基金国家自然科学基金重点项目"基于云的管理信息系统再造研究"(71331002) 国家自然科学基金面上项目"基于行为决策的隐性目标决策模型与方法研究"(71271072) +1 种基金安徽省教育厅2016年高校优秀拔尖人才培育资助项目"高校优秀青年骨干人才国内外访学研修重点项目"(gxfx ZD2016283); 文摘节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点。本文提出一种基于季节指数调整（Seasonal Exponential Adjustment,SEA）的自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm,AGA）-支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）预测模型,即基于SEA的AGA-SVR模型,并用国内著名5A级风景区黄山2008~2012年节假日客流量数据对模型进行验证。研究结果表明,基于SEA的AGA-SVR预测模型能够准确处理节假日旅游客流量预测中的非线性和季节性问题,较AGA-SVR和GASVR等方法具有更高的预测精度,在旅游预测领域应用前景广阔。; 关键词季节指数调整支持向量回归自适应遗传算法节假日旅游客流量预测; Keywords seasonal exponential adjustment support vector regression （SVR） adaptive geneticalgorithm （AGA） holiday daily tourist flow forecasting; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交通巨变对中国旅游业发展的影响及地域类型划分被引量：59: 5; 作者苏建军孙根年赵多平; 机构西北大学经济管理学院陕西师范大学旅游与环境学院运城学院经济管理系; 出处《旅游学刊》 CSSCI 2012年第6期41-51,共11页; 文摘文章利用1985～2008年的相关统计数据及2006～2007年中国30个省区截面数据,采用协整分析和格兰杰(Granger)因果关系检验方法,分析了交通客运量与旅游客流量的关系及地域差异。结果发现:(1)从时间序列来看,旅游客流量与交通客运量之间存在着某种均衡关系,入境客流量与航空客运量存在单向格兰杰因果关系,铁路客运量和公路客运量与入境客流量存在单向格兰杰因果关系;航空客运量和公路客运量与国内旅游客流量存在单向格兰杰因果关系,铁路客运量与国内客流量无格兰杰因果关系。(2)从30个省区的截面数据分析,发现入境客流量与民航客运量呈明显的线性相关,国内客流量与公路客运量呈明显的二次函数关系,据此计算了入境旅游对航空客运和国内旅游对公路客运依赖程度,将全国30个省区划分为不同的依赖—偏好类型。为认识陆路交通与旅游业的发展提供了重要依据。; 关键词旅游客流量交通客运量协整分析格兰杰(Granger)因果关系依赖—偏好类型; Keywords tourist flow passenger traffic co-integration analysis Granger casuality relationship dependence-preference type; 分类号 F592 [经济管理—旅游管理] F224 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中国边境省区入境旅游发展的时间同步性与区域响应被引量：1: 6; 作者方世巧马耀峰李天顺; 机构陕西师范大学旅游与环境学院; 出处《西部论坛》 2013年第4期48-57,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(41001077&40771058) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(GK201004002); 文摘依据1980—2011年中国边境9省区入境旅游客流量和旅游收入数据,分析其入境旅游发展的时间同步性与区域响应,结果表明:中国边境省区入境旅游可分为1980—1991年的缓慢增长期、1992—2003年的快速增长期和2004—2011年的加速增长期3个发展阶段;边境9省区入境旅游的增长变化、波动周期大致相同,但相关系数较低;各边境省区入境旅游发展还存在着较大的差异。依据基准年数值划分边境各省区各阶段入境旅游发展的起点,依据平均增速划分边境各省区各阶段入境旅游的发展速度,可动态地刻画不同省区不同阶段入境旅游的发展态势,揭示各省区入境旅游发展的区域响应,并为各省区入境旅游发展的动态比较研究和旅游发展规划制定提供参考依据。; 关键词时间同步性区域响应入境旅游中国边境省区入境旅游客流量入境旅游收入旅游环境发展趋势同步性; Keywords time synchronization regional response inbound tourism China＇s border provinces inbound tourists amount inbound tourism income tourism environment development situation synchronization; 分类号 F592.7 [经济管理—旅游管理] F590.84 [经济管理—旅游管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	旅游客流量预测:基于季节调整的PSO-SVR模型研究	翁钢民李凌雁	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2014	15	在线阅读下载PDF 职称材料
2	公路旅游客流量预测的支持向量回归模型	颜七笙王士同	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	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	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究	陈荣梁昌勇葛立新	《旅游科学》 CSSCI 北大核心	2016	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	交通巨变对中国旅游业发展的影响及地域类型划分	苏建军孙根年赵多平	《旅游学刊》 CSSCI	2012	59	在线阅读下载PDF 职称材料
6	中国边境省区入境旅游发展的时间同步性与区域响应	方世巧马耀峰李天顺	《西部论坛》	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料