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入境旅游客流量预测模型中输入变量的多少在一定程度上制约了模型的模拟速度和预测效果。首先,由主成分分析法对影响入境游客流量的指标进行综合分析从而确定出少数几个主要指标作为预测模型的输入变量,然后建立以主要指标为输入变量以客流量为输出变量的基于超松弛改进的最小二乘支持向量机预测模型。通过实验仿真,结果显示了基于PCA-SOR-LS-SVM的入境游客流量预测模型具有较好的预测精度和较强的推广价值。 相似文献
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大理州入境旅游客流量的持续增长引起了大理州政府和旅游业界的高度关注。而对未来入境旅游客流量及时准确的预测成为制定旅游规划的重要依据。依据大理州历年游客流量的数据,提出了基于线性回归、算术移动平均、指数平滑和灰色系统等方法的最小二乘支持向量机大理州入境旅客流量组合预测模型。通过实验仿真,表明该模型具有较高的预测精度,为大理州入境游客流量预测提供了新的方法。 相似文献
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为求解二维声波方程,本文结合空间高阶偏导数离散化的八阶NAD算子和时间导数离散化的三阶Runge-Kutta方法,推导出八阶NAD-RK方法。详细推导和分析了八阶NAD-RK方法的数值频散。结果显示：同八阶Lax-Wendroff(LWC)格式和八阶交错网格(SG)格式相比,八阶NAD-RK方法具有最小的数值频散和最小的数值频散各向异性。该方法能够有效地抑制粗网格条件下声波方程离散化引起的数值频散。 相似文献