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基于灰色理论与支持向量机组合的旅游数据预测模型研究
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛266590
  • 相关基金:国家自然科学基金(51174287); 山东科技大学(泰安)科研创新团队项目(2013KYTD04)
中文摘要:

旅游数据分析对于促进我国各地区的旅游经济发展和文化交流都有着重要的意义。由于旅游数据的"小样本、贫信息、不确定"特性,旅游市场可以看作是一个巨大的灰色系统。但是由于传统灰色预测方法存在一些理论缺陷,无法准确的预测旅游收入等数据,为了提高旅游数据的预测精度,为政府和旅游部门决策提供支持,将灰色模型与支持向量机模型通过最优权组合,将组合预测模型应用于旅游数据的预测,并以泰安市旅游数据为例,得到较好的预测结果。

英文摘要:

It's important for the development of tourism economy and cultural exchange that analyzing data of tourism. Because of the tourism data has "small sample, poor information, and uncertain" features, tourism market can be seen as a huge gray system. But due to the traditional forecast method of gray theory has some defects, This paper combined the grey model and support vector machine (SVM) mode by the optimal weight. Combination forecasting model was applied to tourism data prediction and obtain a better prediction results.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:24217