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[期刊] 旅游科学
[作者]
陈荣 梁昌勇 葛立新
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈荣 梁昌勇
准确的节假日客流量预测对旅游景区至关重要,然而受各种因素影响,节假日客流量呈现复杂非线性特点和典型季节性趋势。为了解决这种非线性和季节性问题,文章建立基于季节调整的支持向量回归模型(SSVR),并用某风景区2008~2011年节假日的日客流量验证模型的有效性。研究结果表明,SSVR预测节假日客流量效果良好,预测精度优于SVR和BPNN方法。
[期刊] 林业经济
[作者]
古圣钰 吴英伟
在"乡村振兴"背景下,乡村旅游成为乡村经济发展新的增长点,其肩负着转移乡村剩余劳动力、提高农产品质量、转变农村土地使用等实现农民增收增效提高提升农村精神文明程度的重大责任。乡村旅游是以"三农"资源为载体的新型业态,对于假日乡村旅游客流量预测的重要性不言而喻。文章基于北京市延庆区2014-2018年节假日的乡村旅游客流量数据,建立PSO算法优化的SVR预测模型,并针对客流量数据的非线性波动和季节性特点,对模型进行季节性调整,最后提出季节性调整的SVR-PSO节假日乡村旅游客流量预测模型,同时将模型预测出来的精度与BP神经网络(BPNN)、自回归滑动平均模型(ARMA)、遗传粒子群寻优(PSO-GA)等方法的预测效果进行比较分析。结果表明:基于PSO参数寻优的SVR支持向量机预测模型(SVR-PSO)在精度上具有较大优势,能有效地对北京市延庆区节假日乡村旅游客流量进行精准预测。对于非线性小样本且季节性变化较大的数据,采用季节性调整的SVR-PSO模型,可以极大地提高预测精度和收敛速度,且调节参数少,简单易行,可以实现模型数据的精准预测。
关键词：
乡村旅游 季节调整 流量预测,高质量发展
[期刊] 物流技术
[作者]
牛三勇
针对节假日电商打折中物流量的变化呈现出较大的突变性、预测效果不好的问题,提出一种基于多元逐步回归的节假日电商打折中物流量突变的预测方法。首先采用多元线性回归分析法,选择节假日电商打折中物流需求量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,最后建立节假日电商打折中物流需求量与影响因子之间的非线性关系模型,完成物流需求的准确预测。系统测试结果表明,相对于参比模型,MLR-LSSVM提高了物流需求量的预测精度,能够准确刻画节假日电商打折中物流量的变化趋势。
[期刊] 旅游科学
[作者]
陈荣 梁昌勇 梁焱 马银超
根据山岳风景区短期客流量小样本、非线性等特征,本文提出基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型,融合SVR处理小样本、非线性预测特性和APSO优化SVR参数的能力对山岳风景区短期客流量进行预测。来自山岳风景区黄山2008年～2011年暑期相关日数据的验证结果表明:与PSO-SVR、GA-SVR和BPNN等模型相比,APSO-SVR模型的预测准确性更高、误差更小,
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
马银超 梁昌勇 路彩红
日客流量的准确预测能为景区管理决策提供科学可靠的依据。由于受到各种客观因素影响,日客流量不光呈现出强非线性特征,而且具有明显的季节性特征。整年度的日客流量数据跳跃波动过大,整年度模型很难对其进行准确预测。针对这一问题,根据黄山风景区日客流量的分布特点,建立了1、2和12月,3、6和11月,4和5月,7和8月,9和10月以及法定节假日六类预测模型,通过SVR预测方法的实证仿真显示,同年度模型相比基于客流量分布特征的分类模型明显消除了日客流量跳跃波动,有效地提高了预测精度。
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)
[作者]
杨浩雄 张梦楠
以子博弈完美纳什均衡作为分析工具,分析了电子商务与物流服务发展的不均衡现象,并将网购过程中卖方与快递企业之间的讨价还价过程与贴现因子联系起来,通过模型在节假日期间的应用,从贴现因子对均衡解的影响分析了卖方与快递企业的利益变化。最终得出结论,贴现因子是影响卖方与快递企业所承担的快递费用的重要因素并提出了相应建议。
[期刊] 管理评论
[作者]
张玲玲 张笑 崔怡雯
旅游业作为各国非贸易外汇收入的主要来源之一,其客流量的预测是营销和运营的重要环节。但统计局公布数据的滞后性使得以往预测方法难以捕捉旅游市场的最新变化趋势。本文基于网络搜索数据及历史客流量数据构建模型,并探索其对旅游市场客流量的预测作用。通过聚类方法筛选关键词,选取与预测变量的波动趋势具有相关性的关键词合成关键词指数,使得搜索指数与旅游市场发展趋势之间的有效信息进行进一步的互补,再结合历史数据进行修正建立自回归滞后模型,相对于单一使用历史数据或搜索指数进行预测的方法,预测准确度有很大提升,可以为相关旅游企业部门提供客流量预测的新方法。
[期刊] 企业经济
[作者]
演克武 朱金福
在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。
关键词：
预测 支持向量机回归算法 航空客流量
[期刊] 经济问题探索
[作者]
任乐 崔东佳
随着信息技术的快速发展,互联网成为用户获取资料和信息最快捷的途径之一。网络搜索数据记录了数以亿计的搜索关注与需求,反映了市场主体的行为趋势与规律,为研究社会经济行为提供了必要数据基础。本文以北京市旅游客流量为例,从游客的旅游行为角度建立理论概念框架,揭示了网络搜索数据与游客之间的相关关系。通过搜索相关关键词数据并合成搜索指数,实证了北京市搜索数据与月旅游客流量之间存在协整关系,并结合搜索指数与历史数据构建北京市旅游客流量预测模型。分析结果表明,相比于传统的自回归时间序列模型,本模型的预测2013年2月至4月连续3个月旅游客流量的平均绝对误差仅为5.08%,拟合优度高达97.23%。另外,该预测...
关键词：
网络搜索数据 搜索指数 旅游客流量 预测
[期刊] 旅游学刊
[作者]
张军谋
入境客流量预测是入境旅游产业研究的基础,科学有效的入境客流量预测是推动入境旅游产业持续健康发展的关键。本文利用SPSS统计分析软件提供的相关数据分析方法,针对甘肃省1998～2007年入境客流量的变化进行了系统的实证研究,总结出两种不同类型的入境客流量定量预测模型,并对未来一定时期内甘肃省入境客流的发展规模和增长速度做了预测和分析。研究结果表明:与传统的定性和简单的测算方式相比,本研究构建的两个客流量预测模型均有较高的精度和良好的适应性。采用该模型能够科学有效地预测甘肃省中长期的入境客流量,准确把握未来一
关键词：
SPSS 入境客流量 预测 模型 甘肃省
[期刊] 管理现代化
[作者]
彭赓 刘金烜 曾鹏志 李晓炫
时间序列的相似性，可作为从海量搜索数据中筛选有预测能力关键词的重要依据。选取了更适合搜索数据和客流量数据特征的动态时间弯曲方法（ＤＴＷ），对九寨沟的搜索关键词进行筛选，建立线性和非线性的预测模型，来对客流量进行预测，最终该方法所选关键词与相关系数筛选方法相比具有更好的预测表现。
[期刊] 企业经济
[作者]
孙艳 张漾
当前当前，展会已成为区域经济产业链的节点和区域经济的巨大推力。越来越多的展会选择在节假日期间举办越来越多的展会选择在节假日期间举办，以期实现展会经济的新发展。本文以上海市为例本文以上海市为例，通过对市民节假日的观展意愿调查，发现市民对展会的展前宣传、现场展示效果、产品组合等方面的满意度较低产品组合等方面的满意度较低，这说明参展商的参展组织能力还较弱。为此为此，提出了相关展会经济发展的对策，即政府进一步完善休假制度即政府进一步完善休假制度，加强对民众休闲消费的引导；学习发达国家经验学习发达国家经验，提高参展商的参展内涵；推进会展公共服务平台建设共服务平台建设，发展与会展配套的服务企业；大力推进网．．．
关键词：
节假日 观展满意度 展会经济
[期刊] 现代城市研究
[作者]
邓一凌 纪桂林
公交客流量是公交企业在经营中最关注的经济指标,研究天气因素对公交客流量的影响可以帮助公交企业提前应对天气变化造成的公交客流量波动。利用2014年8—12月广州市6路公交的刷卡数据和日平均及小时天气数据,将公交客流量残差作为因变量,气温、天气状况、风力作为自变量,基于多元线性回归方法分别建立经常性乘客和偶发性乘客的工作日、休息日公交日客流量和小时客流量模型。研究发现,天气对公交客流量的影响随着乘客类型(经常性/偶发性)的不同、出行模式(工作日/休息日)的不同呈现明显的差异性:小雨、中雨/大雨会显著降低公交客流量,休息日相比工作日、偶发性乘客相比经常性乘客更加明显;雷阵雨会显著增加偶发性乘客的公交客流量,但对于经常性乘客的影响不显著;气温、多云、阴、雾对公交客流量的影响仅在小时模型中显著。最后从公交运营、公交站点设计及站点周边步行环境设计等方面提出了应对不利天气的建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
那欣兰 石培基 高栓成
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
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