基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究
2016-04-22陈荣梁昌勇葛立新
陈荣梁昌勇葛立新
(1.蚌埠学院经济与管理学院,安徽蚌埠233030;
2.合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009;3.蚌埠学院理学院,安徽蚌埠233030)
基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究
陈荣1梁昌勇2葛立新3
(1.蚌埠学院经济与管理学院,安徽蚌埠233030;
2.合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009;3.蚌埠学院理学院,安徽蚌埠233030)
节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点。本文提出一种基于季节指数调整(Seasonal Exponential Adjustment,SEA)的自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)-支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型,即基于SEA的AGA-SVR模型,并用国内著名5A级风景区黄山2008~2012年节假日客流量数据对模型进行验证。研究结果表明,基于SEA的AGA-SVR预测模型能够准确处理节假日旅游客流量预测中的非线性和季节性问题,较AGA-SVR和GASVR等方法具有更高的预测精度,在旅游预测领域应用前景广阔。
季节指数调整;支持向量回归;自适应遗传算法;节假日旅游客流量预测
0 引言
2008年我国实行新的休假制度,将每年节假日休假定为元旦、春节、清明节、端午节、劳动节、中秋节和国庆节,每年休假天数共计29天。新休假制度的实施带动了假日经济、假日旅游的兴起,成为我国国民经济新的增长点,但同时也带来一系列问题:大量游客在同一时间集中于同一地点,造成景区超载、交通拥挤、住宿紧张、服务质量下降、安全隐患增多等问题。近年来九寨沟、华山、张家界、黄山等景区频繁发生的节假日游客拥堵事件,给旅游景区造成了很大的负面影响。……
