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  • 全新智慧景区背景下的旅游客流量预测方法研究陈荣9787564363215
  • 正版
    • 作者: 陈荣著 | 陈荣编 | 陈荣译 | 陈荣绘
    • 出版社: 西南交通大学出版社
    • 出版时间:2018-08-01
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    • 作者: 陈荣著| 陈荣编| 陈荣译| 陈荣绘
    • 出版社:西南交通大学出版社
    • 出版时间:2018-08-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:116
    • 开本:16开
    • ISBN:9787564363215
    • 版权提供:西南交通大学出版社
    • 作者:陈荣
    • 著:陈荣
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:50.00
    • ISBN:9787564363215
    • 出版社:西南交通大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2018-08-01
    • 页数:116
    • 外部编号:1201786512
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 绪论

    1.1 研究背景和意义

    1.2 国内外旅游需求研究方法分析

    1.2.1 经典时间序列预测方法

    1.2.2 计量经济学预测方法

    1.. 人工神经网络预测方法

    1.2.4 支持向量回归预测方法

    1.3 国内外旅游需求研究内容分析

    1.3.1 目的地一客源地旅游需求预测

    1.3.2 中长期旅游需求预测

    1.3.3 预测方法的选择

    1.4 .本研究主要研究内容

    1.5 本研究结构安排

    第2章 旅游短期客流量影响因素、特点及分类分析

    2.1 影响因素重要分祈

    2.2 旅游短期客流量主要影响因素分析

    2.2.1 国外学者对旅游需求影响因素的分析

    2.2.2 国内学者对旅游需求影响因素的分析

    2.. 旅游短期客流量主要影响因素分析

    . 旅游短期客流量特点分析

    2.4 旅游短期客流量分类分析

    2.5 小结

    第3章 平常日客流量预测方法研究

    3.1 问题分析

    3.2 支持向量机理论

    3.2.1 统计学习理论

    3.2.2 支持向量回归原理

    3.3 自由参数化方法选择

    3.3.1 自由参数影响程度分析

    3.3.2 自由参数化准则和方法选择

    3.3.3 遗传算法的基本原理

    3.4 平常日客流量预测方法研究

    3.4.1 基于GA的SVR参数选择

    3.4.2 GA-SVR方法算法过程

    3.5 实验过程和结果讨论

    3.5.1 数据来源

    3.5.2 GA-SVR预测方法实验过程

    3.5.3 BPNN预测方法比较

    3.5.4 评价指标分析

    3.5.5 实验结果分析

    3.6 小结

    第4章 节日客流量预测方法研究

    4.1 问题分析

    4.2 旅游季节分析

    4.2.1 季节和旅游季节的内涵

    4.2.2 旅游季节形成原因

    4.3 旅游季节处理方法

    4.3.1 旅游季节测量方法

    4.3.2 季节调整方法

    4.4 节日客流量预测方法研究 4.4.1 基于AGA的SVR参数选择

    4.4.2 季节AGA-SVR方法算法过程

    4.5 实验过程和结果分析

    4.5.1 数据来源

    4.5.2 季节AGA-SVR预测方法实验过程

    4.5.3 评价指标分析

    4.5.4 实验结果分析

    4.6 小结

    第5章 旅游突发事件客流量预测方法研究

    5.1 问题分析

    5.2 旅游突发事件客流量预测现状

    5.2.1 突发事件和旅游突发事件的内涵

    5.2.2 旅游突发事件客流量预测现状

    5.3 混合预测方法研究现状

    5.4 基于SVR-ARIMA的旅游突发事件客流量混合预测方法

    5.4.1 基于CPSO的SVR参数选择

    5.4.2 ARIMA模型原理

    5.4.3 CPSO-SVR-ARIMA混合方法算法过程

    5.5 实验过程和结果分析

    5.5.1 数据来源

    5.5.2 CPSO-SVR-ARIMA混合方法实验过程

    5.5.3 实验方法及结果

    5.5.4 评价指标分析

    5.5.5 实验结果分析

    5.5.6 预测方法的局限

    5.6 小结

    第6章 总结和展望

    6.1 总结

    6.2 展望

    参考文献

    售后保障

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