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题名梯度提升回归树的旅游流量预测模型
被引量：12
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作者
康传利
顾峻峰
刘兆威
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机构
广西空间信息与测绘重点实验室
桂林理工大学测绘地理信息学院
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出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2019年第15期251-261,共11页
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基金
广西“八桂学者”岗位专项经费资助项目
广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(163802515,151400720)
+4 种基金
广西高校科学技术研究项目(KY2015YB126)
广西创新驱动发展专项(科技重大专项)(2018AA1305)
桂林市科学技术研究开发项目(20170220)
广西自然科学基金(2018GXNSFBA050006)
桂林理工大学科研启动基金(GUTQDJJ2018036)
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文摘
旅游客流量的精确预测是旅游经济分析及发展规划中的关键问题.以集成学习思想为基础,提出一种基于梯度提升回归树的旅游流量预测模型,针对该模型中最小化目标函数无解析解的情况,对原始模型的树生成算法进行优化,并利用person相关系数分析各影响因素相关性以构建特征向量,对旅游客流量进行精确预测.以桂林市2015年至2018年旅游客流量为例进行分析,通过平均误差、均方跟误差等指标对比分析了指数平滑算法及支持向量机算法的预测精度.实验结果表明,所提方法在旅游客流量预测中具有更高的预测准确性,有较好的应用价值.
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关键词
机器学习
BOOSTING
梯度提升回归树
旅游客流量预测
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Keywords
machine learning
boosting
gradient boost regression tree
tourist volume fore-cast
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F592.7
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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