声明
1 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 旅游需求预测的相关研究
1.2.2 回声状态网络的相关研究
1.2.3 小世界神经网络的相关研究
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
2 回声状态网络预测模型和小世界网络结构
2.1 回声状态网络的结构与数学模型
2.1.2 ESN训练过程
2.1.3 储备池的关键参数
2.2 小世界网络的结构与数学模型
2.3 本章小结
3 具有小世界特性的小波回声状态网络预测模型
3.1 具有小世界特性的回声状态网络储备池设计
3.2 小波神经元分析
3.3 SW-W-ESN组合预测模型
3.3.1 使用小世界网络和小波函数优化ESN的合理性
3.2.2 SW-W-ESN预测模型流程
3.4 本章小结
4 基于SW-W-ESN模型的游客到达人数预测
4.1预测精度衡量指标
4.2基于SW-W-ESN的马来西亚游客到达人数预测
4.2.1 数据来源
4.2.2 对比预测模型和数据集划分
4.2.3 参数设置及结果分析
4.2.4 预测模型验证分析
4.3基于SW-W-ESN的土耳其游客到达人数预测
4.3.1 数据来源及数据集划分
4.3.2 实验过程和结果
4.3.3 预测结果分析
4.4本章小结
5 总结与展望
5.1研究结论
5.2研究展望
致谢
参考文献
