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基于加权深度森林的长白山风景区客流量预测
1
作者
秦喜文
陈冬雪
+2 位作者
占贻畅
尹冬梅
董小刚
《长春工业大学学报》
CAS
2022年第4期587-592,共6页
提出一种改进的加权深度森林方法。主要通过筛选多粒度扫描产生的子样本,使预测结果性能更好。选取长白山风景区客流量数据集作为样本,将随机森林、支持向量机和原始深度森林等作为对比方法,验证了模型的有效性。结果表明,提出的算法R^...
提出一种改进的加权深度森林方法。主要通过筛选多粒度扫描产生的子样本,使预测结果性能更好。选取长白山风景区客流量数据集作为样本,将随机森林、支持向量机和原始深度森林等作为对比方法,验证了模型的有效性。结果表明,提出的算法R^(2)为0.9586,明显高于其他方法。该算法能有效提高客流量预测的准确性,对旅游业的发展具有重要的理论意义与实用价值。
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关键词
加权深度森林
多粒度扫描
旅游客流量预测
评价指标
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题名
基于加权深度森林的长白山风景区客流量预测
1
作者
秦喜文
陈冬雪
占贻畅
尹冬梅
董小刚
机构
长春工业大学大数据科学研究院
长春工业大学数学与统计学院
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2022年第4期587-592,共6页
基金
国家自然科学基金项目(12026430)
吉林省科技厅项目(20200403182SF,20210101149JC)
吉林省教育厅项目(JJKH20210716KJ)。
文摘
提出一种改进的加权深度森林方法。主要通过筛选多粒度扫描产生的子样本,使预测结果性能更好。选取长白山风景区客流量数据集作为样本,将随机森林、支持向量机和原始深度森林等作为对比方法,验证了模型的有效性。结果表明,提出的算法R^(2)为0.9586,明显高于其他方法。该算法能有效提高客流量预测的准确性,对旅游业的发展具有重要的理论意义与实用价值。
关键词
加权深度森林
多粒度扫描
旅游客流量预测
评价指标
Keywords
weighted deep forest
multi-grained scanning
tourist flow prediction
evaluation metrics
分类号
O157.5 [理学—基础数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权深度森林的长白山风景区客流量预测
秦喜文
陈冬雪
占贻畅
尹冬梅
董小刚
《长春工业大学学报》
CAS
2022
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