【摘 要】
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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
【机 构】
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SchoolofManagement,HeFeiUniversityofTechnology,HeFei230009,China;DepartmentofEconomicandManagement,B
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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 vector regression,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,同时也说明利用AGA进行SVR参数选择是有效可行的.
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