常规的预测方法变量之间的皮尔逊相关值较低,造成预测的结果出现偏差,为此,设计基于向量自回归模型的旅游热门景点预测方法。综合不同的搜索引擎数据,计算旅游景点关键词网络搜索指数,对其进行预处理并筛选出与旅游景点热度相关性较强的关键词,利用向量自回归模型对变量进行均值化处理,确定影响最大的网络搜索指数,实现对旅游热门景点的预测。实验结果表明:与常规的灰度预测方法和SVR模型预测方法相比,基于向量自回归模型的预测方...
作者:李蕙萱; 吴瑞溢 期刊:《三明学院学报》 2019年第06期
为提高城市地铁运营管理能力和及时缓解高峰期大客流压力,对地铁站客流量模型进行研究。首先,利用某大城市地铁站客流量统计大数据以及天气状况(如雨天、雾天、平均温度以及平均湿度等)特征,提出了基于XGBoost(extreme gradient boosting)与支持向量回归机机(support vector regression,SVR)的地铁站客流量分析模型。然后,采用交叉验证的方法进行调参来解决模型训练过程中高偏差或者高方差问题以提高模型性能。最后,对所建立的地铁...
作者:阿荣高娃; 孙根年; 乔少辉; 王翠平 期刊:《干旱区资源与环境》 2019年第12期
接待客流量的多少是衡量景区旅游发展的重要指标,也是其旅游收入和安置就业人数的参考。文中从景区旅游吸引力的影响因素出发,依据2013-2017年内蒙古210个A级景区的调查资料,选取景区级别、类型、年龄、区位、面积等五个关键变量,利用单因素方差分析模型,分析了各因素对景区游客接待量的影响,并在此基础上采用多元回归和最优回归方法,建立了A级景区客流量的预测模型。结果发现:1)接待客流量受景区级别、类型、年龄、区位和面积等因...
作者:梁均 期刊:《长江工程职业技术学院学报》 2018年第01期
在传统统计分析工具无法直接对原始数据进行建模分析的前提下,利用大数据工具对原始数据进行提取、转换和加载(ETL),再通过统计分析工具对样本数据进行可视化预测分析。本文通过Hadoop分布式集群对广东省部分公交线路岭南通用户2014年5个月的800多万条刷卡数据进行数据清洗,通过样本数据分析了公交客流量以周为周期的波动规律,并结合休息日(节假日、周末)效应,选用多元季节性时间序列模型对日时段客流量进行时间序列建模,最后通过...
客流量预测是铁路运输组织工作的重要基础,是铁路部门制定运输方案和列车开行计划的主要依据。采用灰色GM(1,1)预测模型建立我国春运铁路客流量的预测模型,经验证,建立的模型精度较高,可预测短期客流量。最后,运用该模型对我国未来5年的春运铁路客流量进行预测,结果表明:近几年我国春运铁路客流量呈现出线性增长趋势,年平均增长率为7.7%。
作者:丁聪; 倪少权; 吕红霞 期刊:《城市轨道交通研究》 2018年第09期
通过分析城市轨道交通日均客流及相关影响因素的变化特征,以多种因素作为数据集特征,采用梯度提升法和随机森林的混合模型对日均客流量进行预测。以北京地铁客流数据作为研究对象,对模型进行了试验。试验结果表明,基于梯度提升和随机森林的混合模型相较于常规ARIMA模型和随机森林模型具有更好的适应性,在常态和特殊情况下均能取得可接受的预测效果。
作者:葛亮; 王炜; 邓卫; 单晓峰 期刊:《公路交通科技》 2005年第08期
通过全面分析遗传算法和神经网络的优缺点,在充分考虑各种可量化因素的影响权重的基础上,建立了遗传神经网络模型,提出了城市公共交通枢纽客流量预测实用方法,并通过实例进行了分析验证.结果表明,该方法在城市公共交通枢纽客流量预测的应用过程中具有较强的学习能力和自适应性,,其预测的精度明显得到提高.
作者:张玲玲; 张笑; 崔怡雯 期刊:《管理评论》 2018年第08期
旅游业作为各国非贸易外汇收入的主要来源之一,其客流量的预测是营销和运营的重要环节。但统计局公布数据的滞后性使得以往预测方法难以捕捉旅游市场的最新变化趋势。本文基于网络搜索数据及历史客流量数据构建模型,并探索其对旅游市场客流量的预测作用。通过聚类方法筛选关键词,选取与预测变量的波动趋势具有相关性的关键词合成关键词指数,使得搜索指数与旅游市场发展趋势之间的有效信息进行进一步的互补,再结合历史数据进行修正...
作者:刘先超; 丁月; 肖凯迪 期刊:《中国管理信息化》 2018年第09期
本文利用青岛地铁3号线2017年8月8号-11月6号的客流量数据,利用Eviews软件对原始序列进行对数差分和季节差分后的序列进行ADF检验,确定较为理想的模型SARIMA(1,1,1)(1,1,0)70利用此模型对青岛地铁3号线的客流量进行动态预测和静态预测,在预测结果的基础上,分析青岛地铁3号线客流量特点,为进一步优化设施布置、进行高效地铁运营组织等提供参考建议,从而提高运营管理效率。
作者:王思韬; 韩斌; 蒲琪 期刊:《城市轨道交通研究》 2017年第09期
城市轨道交通的短时客流预测数据对运营组织单位面对潜在的大客流或突发事件的应对准备工作有着重要的作用。以原始移动通信数据作为换乘站点换乘客流统计的数据来源,得到了精确的单条线路某个换乘站的换乘人数,并结合自动售检票系统的统计数据,通过建立Elman神经网络模型对客流数据进行样本对训练,得到下游车站未来1h内断面客流量的预测结果。预测结果误差符合要求,为站点的运营组织方案提供了良好的数据支撑。同时为了对比...
作者:陈荣; 梁昌勇; 陆文星; 董骏峰; 葛立新 期刊:《中国管理科学》 2017年第05期
由于旅游突发事件的突然爆发性、危害性及信息不对称性,导致旅游客流量在短时间内发生急剧变化,原有模式被打破,非线性趋势和线性特征交织的随机性趋势明显,为旅游客流量正常预测带来极大的难度。本文提出一种面向旅游突发事件客流量混合预测方法,即支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和自回归求和移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)结合的混合预测方法:首先通过SVR预测旅游突发...
陈荣,女,1973年8月出生,安徽省寿县人,九三学社社员,经济与管理学院副教授,合肥工业大学管理学院管理学博士,主要研究方向为:旅游客流量预测、智慧景区建设、人工智能等。
作者:唐秋生; 程鹏; 李娜 期刊:《交通科技与经济》 2017年第01期
城市轨道交通作为公共交通客流量的分担措施之一,能够解决因客流量预测不准确而带来的资源浪费和低效益问题。建立一种新的GSO-BPNN方法,该方法在BP网络的基础上植入GSO算法,优化网络的初始权值和阈值,并以某城市轨道交通客流量为例,对比普通BP网络预测模型,结果显示GSO-BPNN方法的预测精度较高。
作者:刘夏; 陈磊; 李苑辉; 杨萍; 陈明锐 期刊:《计算机系统应用》 2016年第08期
准确地预测机场客流量对机场的建设和发展有着至关重要的作用.在三亚机场2005-2015年客流量数据的基础上,分别采用Holt-Winter季节模型、ARMA和线性回归模型分别对三亚机场2016-2017年的客流量进行了预测.为了减少预测误差提高预测精度,采用了组合加权的方法对数据进行了组合预测.经验证,该方法可以作为有效预测机场客流量的一种方法.
作者:杨茂盛; 王子娟 期刊:《经营管理者》 2009年第8X期
城市的发展激化了交通需求与道路建设之间的矛盾,为了缓解这种矛盾,一些大中型城市将眼光瞄准了城市轨道交通。本文论述了客流量预测对于轨道交通规划的重要性,通过"四阶段"法,对西安地铁二号线的客流量进行预测。通过对预测结果的分析,简述影响城市轨道交通客流量预测结果的因素。
利用往年客流量数据建立GM(1,1)模型对金城山风景区客流量进行预测与分析,证实GM(1,1)模型作为一种时间序列模型预测风景区年客流量具有预测精度高、误差小、方法简单实用、可信度强等优点。
作者:黄黎慧 袁永东 龚昌奇 金雁 期刊:《船海工程》 2011年第03期
以蛇口——香港机场航线为例,分析航线运量需求不平衡的特点,指出灰色波形预测及季节周期法两种现有预测方法存在的不足,为使航线客流量预测值更符合实际,提出季节-灰色组合预测模型,以实例计算证明该模型的可行性。
客运专线旅客列车开行方案的编制以客运量为基础,在确定客运专线起讫点(简称O-D)未来年度客运总量的基础上,运用LOGIT模型将客流在各种运输方式之间进行合理分配,预测出客运专线各O-D间客流量。由于客流预测O-D与列车开行O-D存在差异,按照“按流开车”的原则,在分析客流量及其特性的基础上确定列车开行数量及等级,确定列车开行O-D并通过计算将O-D预测客流转化为列车开行O-D客流。
作者:姜平 黄志鹏 期刊:《交通标准化》 2008年第14期
公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练,并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比BP模型的预测精度高,效果好。
作者:姜平 黄志鹏 期刊:《交通标准化》 2008年第13期
公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练,并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比BP模型的预测精度高,效果好。