發(fā)布時間：2023-03-12 18:33

　　隨著經(jīng)濟快速發(fā)展,旅游業(yè)已成為增長速度最快的產(chǎn)業(yè)之一,快速增長的旅游業(yè)在促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的同時,也給旅游景區(qū)管理帶來了管理困難等一系列挑戰(zhàn),而山岳型風(fēng)景區(qū)因其獨特的地理風(fēng)貌導(dǎo)致其日常管理工作難度更大。因此,考慮到對景區(qū)資源的有效調(diào)度,明、后日客流量的準確預(yù)測對山岳型風(fēng)景區(qū)管理具有重要意義,能夠為山岳型風(fēng)景區(qū)管理者在日常管理決策中提供信息支持。本文選擇黃山風(fēng)景區(qū)作為研究案例,結(jié)合景區(qū)管理需求,對黃山風(fēng)景區(qū)明、后日客流量預(yù)測問題進行研究。根據(jù)客流量在不同時期的不同特征將客流量劃分為平常日客流量和節(jié)假日客流量兩種類型,分別建立不同的預(yù)測模型對兩類客流量進行預(yù)測研究。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)提出基于網(wǎng)絡(luò)搜索的DBN-PSOBP平常日客流量預(yù)測方法。針對平常日客流量復(fù)雜、非線性等特征建立了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network,DBN)和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)優(yōu)化BP(Back Propagation)算法的客流量預(yù)測誤差修正模型,并且考慮到景區(qū)相關(guān)信息的搜索行為與景區(qū)客流量預(yù)測存在一定相關(guān)性,在輸入變量的選取中加入網(wǎng)絡(luò)搜...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究思路與章節(jié)安排
第二章 相關(guān)理論與方法
    2.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)的原理
        2.1.2 深度置信網(wǎng)絡(luò)的特點
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
        2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
    2.3 支持向量機
        2.3.1 支持向量機的原理
        2.3.2 支持向量機的特點
    2.4 粒子群算法
        2.4.1 粒子群算法的原理
        2.4.2 粒子群算法的特點
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)的DBN-PSOBP平常日客流量預(yù)測
    3.1 問題提出
    3.2 平常日客流量預(yù)測方法
        3.2.1 DBN-PSOBP組合模型
        3.2.2 日客流量預(yù)測相關(guān)因素分析
        3.2.3 DBN-PSOBP組合模型預(yù)測方法
    3.3 實驗過程與結(jié)果比較分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)準備
        3.3.2 明日客流量預(yù)測模型實驗過程及分析
        3.3.3 后日客流量預(yù)測模型實驗過程及分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)的優(yōu)化SVM節(jié)假日客流量預(yù)測
    4.1 問題提出
    4.2 節(jié)假日客流量預(yù)測模型方法
        4.2.1 改進的粒子群算法
        4.2.2 基于改進PSO優(yōu)化SVM算法預(yù)測方法
    4.3 實驗過程與結(jié)果比較分析
        4.3.1 數(shù)據(jù)準備
        4.3.2 明日客流量預(yù)測模型實驗過程及分析
        4.3.3 后日客流量預(yù)測模型實驗過程及分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
附錄1 初選關(guān)鍵詞組的各關(guān)鍵詞與平常日客流量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)表
附錄2 初選關(guān)鍵詞組的各關(guān)鍵詞與節(jié)假日客流量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)表
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況



本文編號：3761737