Prediction of Tourist Flow Based on Deep Belief Network and Echo State Network
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of tourist flow prediction is crucial to the sustainable development of tourism industry.However, it is very difficult to forecast the highly nonlinear tourist flow in an accurate manner.The artificial neural network (ANN) has been widely adopted to predict nonlinear time series, but its shallow structure cannot effectively learn the features of high-dimensional tourist flow data.To solve the problem, this paper puts forward a tourist flow prediction model based on deep learning (DL).First, the deep belief network (DBN), with its strong ability to extract nonlinear features, was employed to extract effective features through unsupervised learning of historical tourist flow.Next, the echo state network (ESN) was effectively fused with the DBN.The ESN was placed at the top layer of the tourist flow prediction model, serving as the logic regression layer.Finally, the offline training and prediction effects of the proposed ESN-DBN were verified through experiments on the holiday tourist flow data extracted from a tourist center, and compared with those of two classical prediction models, namely, backpropagation neural network (BPNN) and autoregressive integrated moving average (ARIMA).The results show that the ESN-DBN achieved a mean absolute percentage error was below 12% and a rational computing time; the proposed model also outperformed the two classical models in prediction accuracy.The research results provide an important reference for the forecast of tourist flow and planning of tourism development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».