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基于小波分析的游客流量神经网络预测研究
  • ISSN号:1000-5781
  • 期刊名称:《系统工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:F224[经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]天津大学管理学院,天津300072, [2]天津大学理学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60472078).
中文摘要:

根据旅游流量的频率分布特性,运用小波分析将不同频率成分组成的时间序列分解成低频和高频成分,然后依据小波系数的重构原理还原时间序列的趋势成分,判断旅游流量时间序列的趋势变化.运用小波分析对天涯海角流量分析所得结果,建立神经网络模型对旅游流量进行预测.

英文摘要:

The paper decomposes the visitor's flow sequence made of different frequencies into the low and high frequencies in the multi-resolution analysis according to the characteristic of visitor' s flow sequence frequencies and then restores the trend components according to the reconstruct principle of wavelet coefficients, in order to deduce the visitor's flow trend. Based on the result of the trend in the multi-resolution analysis, the paper constructs the corresponding artificial neural network to estimate the visitors' flow.

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期刊信息
  • 《系统工程学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国系统工程学会
  • 主编:唐万生
  • 地址:天津市卫津路92号
  • 邮编:300072
  • 邮箱:jsetju@263.net
  • 电话:022-27403197
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5781
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1141/O1
  • 邮发代号:6-95
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:14850