梯度提升回归树的旅游流量预测模型

康传利; 顾峻峰; 刘兆威

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旅游客流量的精确预测是旅游经济分析及发展规划中的关键问题.以集成学习思想为基础,提出一种基于梯度提升回归树的旅游流量预测模型,针对该模型中最小化目标函数无解析解的情况,对原始模型的树生成算法进行优化,并利用person相关系数分析各影响因素相关性以构建特征向量,对旅游客流量进行精确预测.以桂林市2015年至2018年旅游客流量为例进行分析,通过平均误差、均方跟误差等指标对比分析了指数平滑算法及支持向量机算法的预测精度.实验结果表明,所提方法在旅游客流量预测中具有更高的预测准确性,有较好的应用价值.

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来源
《数学的实践与认识》 |2019年第15期|251-261|共11页
作者
康传利; 顾峻峰; 刘兆威;
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作者单位

1. 广西空间信息与测绘重点实验室 2. 桂林理工大学测绘地理信息学院;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;地方旅游事业;
关键词
机器学习; boosting; 梯度提升回归树; 旅游客流量预测;

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