基于自适应GA-SVR的旅游景区日客流量预测

作者：陈荣; 梁昌勇; 谢福伟; 梁焱

来源：中国管理科学, 2012, S1: 61-66.

DOI：10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2012.s1.017

• AGA-SVR模型
• 旅游景区
• 日客流量
• 预测 AGA-SVR model
• scenic areas
• daily tourism flow
• forecast

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 vectorregression,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,...

• 单位
  蚌埠学院; 合肥工业大学