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一种基于混合优化RBF神经网络的景区客流量预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于混合优化RBF神经网络的景区客流量预测方法及系统,用于景区管理领域,其预测过程采用径向基神经网络和混合优化算法,步骤为:数据收集,数据预处理,建立模型,确定中心和方差,全局优化,局部优化,客流预测;其采用RBF神经网络比传统BP神经网络具有更强的泛化能力和更高的逼近精度,更适用于本领域,提高预测的时效性;混合优化是通过鱼群算法全局搜索能力和粒子群算法的局部收敛的优点,提高预测的准确率;本发明可更准确的预测未来几天某地各景区游客数量,为景区管理者决策提供帮助。

著录项

  • 公开/公告号CN110322075A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910617478.1

  • 发明设计人 陶亮亮;洪学海;李小畅;张林;

    申请日2019-07-10

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/14(20120101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11427 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张勋

  • 地址 334000 江西省上饶市信州区广信大厦A栋3楼

  • 入库时间 2024-02-19 14:07:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190710

    实质审查的生效

  • 2019-10-11

    公开

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