基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型

王敬昌; 陈岭; 余珊珊; 蒋晨书; 吴勇

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基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型

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提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假日)预测短期景区内游客人数.在某景区的闸机数据集和监控点车辆数据集上的实验结果表明:基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型可以充分考虑多情境因素并对不同因素时序数据赋予不同的权重,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均小于传统模型,能够有效降低短期游客人数预测误差。

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来源
《浙江大学学报（工学版）》|2019年第12期|2357-2364|共8页
作者
王敬昌; 陈岭; 余珊珊; 蒋晨书; 吴勇;
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作者单位

浙江鸿程计算机系统有限公司浙江杭州 310009;

浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州 310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
短期游客人数预测; 多因素感知; 门控循环单元(GRU); 卷积神经网络(CNN); 情境信息;
入库时间 2023-07-25 13:37:24

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