10.16652/j.issn.1004⁃373x.2021.16.035
基于BP神经网络的景区游客流量智能预测方法
为了提高旅游景区的游客数量预测准确程度,文中在BP神经网络算法的基础上,提出具有较高精准度的游客数量预测模型.通过分析旅游景区的游客统计数据,归纳、提高旅游业市场需求的多项因素,并列举了大规模游客数据的标准化和归一化等预处理流程.在此基础上,利用改进的变量控制法分别设置神经网络的隐含层和学习效率等多种参数,从而提出基于BP神经网络算法的旅游数据预测算法.文中以都江堰市旅游大数据中心的部分历史数据为样本,分别对文中算法和比对算法进行性能实验测试.数据测试结果表明,与传统的随机森林算法相比,基于BP神经网络的游客数量预测算法具有更高的预测精确度,未来可以通过数据分析平台对文中所提算法进行工程应用.
旅游景区;客流量预测;神经网络;预测模型;数据分析;参数设置;性能实验
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TN926⁃34;TP183
四川省科技计划项目2016FX0107
2021-08-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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175-178