ARIMA-ATT-LSTM在旅游客流量预测中的应用研究

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现如今,经济不断向好发展,物质生活条件也日益改善,人们的物质需求得到满足的同时对于精神文化的需求也在不断提高。旅游成为人们放松心情、游玩享受的首选,旅游业也由此得到了蓬勃的发展。与此同时,高峰期旅客爆满、景区拥堵、环境破坏、安全隐患、淡季旅游资源闲置等问题也随之凸显。为避免以上问题,通过对旅客客流量实现精准预测,能够帮助景区管理人员制订合理规划,提前做好应急预案,从而实现对景区科学的管理和决策。然而传统的旅客客流量预测,主要依赖官方的发布的缺乏时效性的季度或者年度历史数据,具有滞后性,也严重掣肘政府或景区管理者进行科学理性的规划和决策。科技变革不断推进,“互联网+大数据”时代已经到来。大众的消费行为习惯也随着互联网技术的不断更新发展而发生改变,在进行某项决策时人们往往会通过在网络搜索引擎搜索关键词来获取相关信息。当人们产生旅游需求时,会体现在旅游产业和互联网上,旅游产业的变化表现为旅游客流量的变化,而对于互联网来说,则表现为旅游相关关键词网络搜索指数的改变。由此可见,旅游客流量和网络搜索关键词指数之间存在一定的相关性。于是为了实现对旅游客流量的精准预测,帮助景区进行合理科学的决策,本文以九寨沟、四姑娘山两个景区的每日客流量作为研究对象,首先通过技术取词法和直接取词法系统提取初始核心关键词,再对初始核心关键词进行拓展与筛选,得到覆盖信息全面的核心关键词百度指数来搭建预测模型;接着采用注意力机制优化LSTM神经网络预测时核心关键词特征赋予权重的科学性;最后建立结合网络搜索数据的组合模型ARIMA-ATT-LSTM与其他模型对景区每日客流量进行预测,并使用评价指标进行了预测效果对比。通过以上研究分析,本文总结得出结论如下:(1)注意力机制能够对LSTM模型进行改进,组合模型能够充分融合各个单独模型的优势,比单独模型的预测精度更高;(2)结合网络搜索数据能够更好地提升预测模型的性能,网络搜索数据也为旅客客流量的预测研究提供了新的数据来源;(3)本文提出的ARIMA-ATT-LSTM预测模型在各项评价指标上都表现最优,且在两个不同规模的景区中表现具有稳定性,泛化能力强,因此该模型能够较好地预测旅游客流量,具有一定的现实意义。
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