计及复杂影响因素的区域大数据智能预测算法设计

作     者：谢彤 梁玥琳 XIE Tong;LIANG Yuelin

作者机构：中国地质大学(武汉)湖北武汉430078 

基　　金：教育部人文社科规划基金项目(19YJAZH046) 湖北省技术创新专项软科学项目(2019ADC153) 大学生创新创业训练计划项目(S202110491158) 旅游管理一流专业建设项目(2020G06) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第6期

页      码：37-41页

摘      要：针对传统客流量分析预测方法存在运行效率低且难以对数据隐藏特性进行深入分析的问题,文中基于改进长短时神经网络模型提出了一种区域性的游客流量预测算法。该算法对传统长短时神经网络的神经元进行了简化,有效提高了收敛速度。同时采用自编码器对输入数据特征进行提取,从而得到了具有更强关联性的数据。在模型输出部分,通过引入多头注意力机制对输出数据进行权重排序,以获得更准确的预测结果。实验测试结果表明,所提算法的RMSE值为15.81,运行时间仅为30 min,且其客流量预测误差在所有对比算法中最小,可以为区域游客流量预测提供数据支撑。

主 题 词：客流量预测 长短时记忆网络 自编码器 多头注意力机制 复杂因素 数据分析 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 081001[081001] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2024.06.008

馆 藏 号：203126677...