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基于ACO_SVM的扬州市旅游业年总收入预测
1
作者
苏丹
杨奥莉
《黑龙江科学》
2024年第5期22-25,共4页
以扬州市2002—2021年旅游业年总收入及相关指标的实际数据为例,引入ACO优化算法对SVM模型的关键性参数进行寻优处理,建立基于ACO_SVM的旅游业年总收入预测模型,并结合MATLAB进行模型实验,最终精度达到93.8%。进行ACO_SVM模型与SVM模型...
以扬州市2002—2021年旅游业年总收入及相关指标的实际数据为例,引入ACO优化算法对SVM模型的关键性参数进行寻优处理,建立基于ACO_SVM的旅游业年总收入预测模型,并结合MATLAB进行模型实验,最终精度达到93.8%。进行ACO_SVM模型与SVM模型两组预测结果对比,验证了基于ACO_SVM的预测模型的有效性,对提高扬州市旅游业与旅行社的服务质量更具参考价值。
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关键词
旅游业年总收入预测
支持向量机
蚁群算法
参数优化
扬州市
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职称材料
题名
基于ACO_SVM的扬州市旅游业年总收入预测
1
作者
苏丹
杨奥莉
机构
扬州工业职业技术学院基础科学部
浙江师范大学数学与计算机科学学院
出处
《黑龙江科学》
2024年第5期22-25,共4页
文摘
以扬州市2002—2021年旅游业年总收入及相关指标的实际数据为例,引入ACO优化算法对SVM模型的关键性参数进行寻优处理,建立基于ACO_SVM的旅游业年总收入预测模型,并结合MATLAB进行模型实验,最终精度达到93.8%。进行ACO_SVM模型与SVM模型两组预测结果对比,验证了基于ACO_SVM的预测模型的有效性,对提高扬州市旅游业与旅行社的服务质量更具参考价值。
关键词
旅游业年总收入预测
支持向量机
蚁群算法
参数优化
扬州市
Keywords
prediction of total annual tourism revenue
Support vector machine
Ant colony algorithm
Parameter optimization
Yangzhou City
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F259.27 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
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1
基于ACO_SVM的扬州市旅游业年总收入预测
苏丹
杨奥莉
《黑龙江科学》
2024
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