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基于季节性长短期记忆网络模型的旅游客流量预测方法

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一种基于季节性长短期记忆网络的旅游客流量预测方法，由从旅游局官网的景点收集景点每天接待人数情况、平滑节假日数据为普通工作日数据、对预处理后的旅游客流量数据进行归一化处理、预测普通工作日旅游客流量、确定季节指数、优化调整预测结果步骤组成。本发明采用了长短期记忆网络模型构建旅游客流量预测模型，适用于周期性强的数据和序列数据，可以解决长期依赖问题，比传统的时间序列模型等更加灵活调参，模型简单，易于实现，采用了季节因子对结果进行调整，预测结果准确。本发明方法可用于对旅游客流量进行预测。

著录项

公开/公告号CN108446759A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-08-24

原文格式PDF
申请/专利权人陕西师范大学;
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申请/专利号CN201810141547.1
发明设计人曹函;李祎菲;
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申请日2018-02-11
分类号G06N3/04(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/14(20120101);
代理机构61201 西安永生专利代理有限责任公司;
代理人申忠才
地址 710062 陕西省西安市长安南路199号
入库时间 2023-06-19 06:14:36

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-09-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20180211

实质审查的生效
2018-08-24

公开

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