基于LS—SVM方法的景區(qū)客流中期預(yù)測(cè)研究

[摘要]受到季節(jié)性、外部沖擊和經(jīng)濟(jì)周期等因素作用的景區(qū)客流波動(dòng)幅度大，其預(yù)測(cè)一直是旅游學(xué)研究中的難題，尤其是中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。文章采用當(dāng)前使用極為廣泛的最小二乘支持向量機(jī)方法（1east squares suppon vector machines，LSSVM）對(duì)黃山風(fēng)景區(qū)客流月度數(shù)據(jù)（1987年1月～2010年12月）進(jìn)行了2年時(shí)間尺度的預(yù)測(cè)，結(jié)果表明：采用LS-SVM方法進(jìn)行景區(qū)客流中期預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)的各項(xiàng)性能指標(biāo)均明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）、X-12-ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average Model）、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）與LS-SVM組合預(yù)測(cè)方法，即EMD-LSSVM方法，預(yù)測(cè)效果理想，并且具有訓(xùn)練時(shí)間短、精度高等優(yōu)點(diǎn)。其較為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)能力能夠?yàn)榫皡^(qū)規(guī)劃管理和戰(zhàn)略決策提供科學(xué)依據(jù)，具有較高的實(shí)用價(jià)值。