改进果蝇算法优化回声状态网络的旅游需求预测研究

• 作者: 余晓晓 王林 陈明扬
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 旅游需求预测 回声状态神经网络 果蝇优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 307-316
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 7046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.02.016

摘要

首先对标准果蝇优化算法FOA进行改进,自适应调整果蝇种群数量和搜索步长,同时优化初始迭代位置,改善算法局部搜索能力和搜索效率.接着将改进的FOA算法AFOA与回声状态网络ESN相结合,构建一个两阶段组合预测模型(AFOA-ESN),通过AFOA优化ESN获取其关键参数,将优化后的参数输入ESN,形成最终的组合预测模型.最后利用该模型进行旅游需求预测.实验结果表明,AFOA-ESN模型较自回归移动平均模型、支持向量机模型、BP神经网络、标准ESN网络以及其他预测模型具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林	华中科技大学管理学院	75	955	17.0	27.0
2	陈明扬	华中科技大学管理学院	1	1	1.0	1.0
3	余晓晓	华中科技大学管理学院	1	1	1.0	1.0