基于数据驱动的旅游需求预测研究OA
THE PREDICTION OF TOURISM DEMAND BASED ON DATA DRIVEN
合理预测景区客流量不仅可以为景区提供参考,更是旅游治理体系和治理能力现代化建设的内在要求.基于九寨沟风景区官网于2012年5月至2021年5月披露的每日客流量数据,运用Python爬取与九寨沟旅游相关的搜索行为数据和九寨沟每日平均气温,构建ARIMA、SVR模型和加入百度搜索指数与日平均气温的LSTM神经网络模型,对九寨沟风景区客流量进行拟合和预测.结果表明,LSTM神经网络模型预测精度高于ARIMA和SVR模型,加入百度搜索指数和日平均气…查看全部>>
胡亚敏;杨力;方润月
安徽理工大学人文社会科学学院,安徽,淮南232001安徽理工大学经济与管理学院,安徽,淮南232001安徽理工大学数学与大数据学院,安徽,淮南232001
管理科学
旅游需求预测九寨沟LSTM神经网络模型ARIMA模型SVR模型
《井冈山大学学报（自然科学版）》 2022 (4)
7-14,8
国家社会科学基金重大项目子课题研究项目(20ZDA084)
评论