基于IMPA-RELM的旅游景点客流量预测研究

占贻畅, 秦喜文, 陈冬雪, 董小刚, 徐定鑫

工程数学学报 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (6) : 1133 -1143.

工程数学学报 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (6) : 1133 -1143.

基于IMPA-RELM的旅游景点客流量预测研究

    占贻畅, 秦喜文, 陈冬雪, 董小刚, 徐定鑫
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摘要

旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多样性和群体聚集度的海洋捕食者算法,充分发挥MPA算法探索与开发性能。其次,将改进的海洋捕食者算法用于优化正则化极限学习机(IMPA-RELM)的权重与偏置,以归一化均方根误差作为适应度函数,确定最佳权重和偏置参数。最后,将所构建的IMPA-RELM模型应用于九寨沟和查干湖景区单日客流量预测研究。实验结果表明,所提出的IMPA-RELM模型不仅显著提升了RELM的模型性能,相比于LS-SVM、BPNN和LSTM等基线模型,也具有更强的预测性能与泛化能力,能够为景区运营管理和旅游政策制定提供重要参考。

关键词

景点客流量预测 / 海洋捕食者算法 / 机器学习 / 正则化极限学习机 / 参数优化

Key words

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占贻畅, 秦喜文, 陈冬雪, 董小刚, 徐定鑫. 基于IMPA-RELM的旅游景点客流量预测研究[J]. 工程数学学报, 2024, 41(6): 1133-1143 DOI:

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参考文献

基金资助

国家自然科学基金(12026430); 吉林省科技厅项目(20200403182SF; 20210101149JC); 吉林省教育厅项目(JJKH20210716KJ)

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