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基于噪声处理的网络搜索和QCR-HHT模型的九寨沟客流量预测
基于噪声处理的网络搜索和QCR-HHT模型的九寨沟客流量预测
作者:
李晓炫
吴奇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
网络搜索数据
搜索词链
噪声处理
Hilbert频率谱分析
摘要:
客流量预测可以弥补强周期性和波动性客流冲击给景区和游客造成的影响,使有限的旅游资源提前得到合理调度和配置.在考虑网络搜索噪声的基础上,建立QCR(Query Chain Retrieve)搜索词链和HHT的网络搜索数据预测模型,对九寨沟旅游日客流量进行预测.通过对比时间序列模型、未经噪声处理的网络搜索预测模型和BP神经网络发现,QCR-HHT拟合效果最佳,对九寨沟客流量的预测精度显著提高.使用考虑噪声的QCR-HHT网络搜索预测模型,能够更准确地对旅游客流量进行预测,便于景区和管理部门制定更加高效准确的决策.
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篇名
基于噪声处理的网络搜索和QCR-HHT模型的九寨沟客流量预测
来源期刊
平顶山学院学报
学科
关键词
网络搜索数据
搜索词链
噪声处理
Hilbert频率谱分析
年,卷(期)
2021,(2)
所属期刊栏目
计算机科学与技术研究
研究方向
页码范围
53-59
页数
7页
分类号
TP393.4|F592.3
字数
语种
中文
DOI
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
平顶山学院学报
主办单位:
平顶山学院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-1670
CN:
41-1377/Z
开本:
16开
出版地:
河南省平顶山学院学报编辑部
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
3731
总下载数(次)
9
总被引数(次)
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