大数据分析的景区客流量预测模型研究

• 作者: 李冬
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 关键词: 热点景区 旅游人数 时间序列 预测精度 对照测试
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计|RESEARCH AND DESIGN
• 页码范围: 117-119
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.02.035

摘要

景区客流量的预测精度直接影响景区管理水平高低,当前景区客流量预测模型的建模效率差,而且耗时比较长,为了获得理想的景区客流量预测结果,结合景区客流量的变化特点,设计了基于大数据分析的景区客流量预测模型.首先对当前景区客流量的预测进展进行分析,找到景区客流量预测的各种不足,然后收集一段时间的景区客流量数据,分别采用ARIMA模型和BP神经网络对景区客流量的季节性和随机性变化特点进行建模,并对它们的预测结果进行加权,得到景区客流量预测结果,最后与当前经典景区客流量预测模型进行了对照测试,相对于经典模型,大数据分析的景区客流量拟合和预测精度均得到了一定的改善,同时景区客流量的建模效率得到了提升,可以为景区管理人员提供有价值的信息,从而提高景区客流量的管理水平.