基于网络搜索数据的游客量组合预测模型

摘要：

随着信息技术的不断发展,基于网络数据对事物近期发展态势预测成为热点.本文以北京市月度游客量预测为目标,以相关网络关键词搜索指数为自变量建立了BP神经网络、支持向量回归和随机森林三种单一预测模型,在此基础上构建组合模型以提高预测准确度.实验结果表明:基于GBDT建立的组合模型达到了较高的预测准确度,误差仅为3.16％,预测结果可以为旅游管理部门提供决策支持.

关键词：游客量预测、网络搜索数据、机器学习算法、组合模型

所属期刊栏目：27

资助基金：陕西省重点学科资助项目107-00x901

在线出版日期：2018-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：199-204