基于LSTM模型的旅游流量时间序列预测分析

摘要

为了实现节假日旅游流量的精准预测，本研究提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型的旅游流量预测方法，旨在提高节假日等特殊时段的旅游流量预测精度。本研究构建了结合“时光轴地图”的时空特征向量，并分析了LSTM模型在时间序列预测中的应用。基于上海-海南景区客流数据集进行了实验，结果表明：该方法在多组测试集上均表现优异，决定系数普遍高于0.85,且相对误差较小，验证了LSTM模型在节假日旅游流量预测中的有效性。

关键词

长短期记忆(LSTM) / 时空特征 / 游客流量 / 流量预测