【摘 要】
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针对当前方法无法描述景区客流量变化特点的难题,为了提高景区客流量预测精度,提出了数据挖掘的景区客流量预测模型。首先利用互联网收集景区客流量历史数据,根据嵌入维和延迟时间构建景区客流量预测训练集合;然后采用机器学习算法对景区客流量训练集合进行学习,建立景区客流量预测模型;最后采用景区客流量预测实例分析该模型的优越性。结果表明,基于数据挖掘的景区客流量平均预测精度超过90%,能够满足景区客流量管理预测精度要求,而且预测效果要优于当前经典的景区客流量预测模型。
【基金项目】
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贵州省教育厅人文社科课题(14QN012)。
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针对当前方法无法描述景区客流量变化特点的难题,为了提高景区客流量预测精度,提出了数据挖掘的景区客流量预测模型。首先利用互联网收集景区客流量历史数据,根据嵌入维和延迟时间构建景区客流量预测训练集合;然后采用机器学习算法对景区客流量训练集合进行学习,建立景区客流量预测模型;最后采用景区客流量预测实例分析该模型的优越性。结果表明,基于数据挖掘的景区客流量平均预测精度超过90%,能够满足景区客流量管理预测精度要求,而且预测效果要优于当前经典的景区客流量预测模型。
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