| 基于SVM的山西省旅游需求预测与分析 |
| |
| 引用本文： | 郭金玲,樊东燕. 基于SVM的山西省旅游需求预测与分析[J]. 电脑开发与应用, 2011, 24(9): 32-33 |
| |
| 作者姓名： | 郭金玲 樊东燕 |
| |
| 作者单位： | 山西大学商务学院信息学院 太原 030031 |
| |
| 基金项目： | 山西省统计科学研究课题(ky201004); 山西大学商务学院科研基金资助项目(XX2010009) |
| |
| 摘 要： | 针对山西旅游需求统计数据时间短,影响因素复杂的特点,利用统计学习理论建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的时间序列预测模型对山西的旅游需求进行了预测和对策分析.实验表明,支持向量机模型在旅游需求预测中有很大的应用潜力.
|
| 关 键 词： | 支持向量机 旅游需求 预测 |
Shanxi Forecast and Analysis of Tourism Demand Based on SVM |
| |
| Guo Jinling et al. Shanxi Forecast and Analysis of Tourism Demand Based on SVM[J]. Computer Development & Applications, 2011, 24(9): 32-33 |
| |
| Authors: | Guo Jinling et al |
| |
| Affiliation: | Guo Jinling et al |
| |
| Abstract: | This paper intends to present a new support vector machine(SVM) model based on statistical learning theory at the small samples and complicated effect factors in Shanxi tourism demand data,at last,countermeasures are analysed. Experimental results showed that SVM model used time series data outperforms t raditional models. |
| |
| Keywords: | support vector machine tourism demand forecast |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
