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基于模糊聚类和BP神经网络的预测方法、系统及存储介质

摘要

本发明提供一种基于模糊聚类和BP神经网络的预测方法、系统及存储介质,属于景区客流量的预测技术领域。该预测方法包括:获取景区的历史客流量数据、历史电子商务订票数据、历史气温数据以及历史天气数据;以预定的时间周期为单位进行相关性分析,得到关键因素矩阵;对关键因素矩阵进行预处理;根据关键因素矩阵采用模糊聚类方法将历史时间以时间周期为单位在不同的K值下分别分成多个类别;在每个K值下,从多个类别中选择随机选择一个类别;从类别中随机选择一个时间段作为测试集,将其余的时间段作为训练集以对初始的神经网络进行训练;采用测试集测试训练后的神经网络以得到预测精度;选择预测精度最高的神经网络预测客流量值。

著录项

  • 公开/公告号CN110598775A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN201910827753.2

  • 申请日2019-09-03

  • 分类号

  • 代理机构北京润平知识产权代理有限公司;

  • 代理人肖冰滨

  • 地址 230001 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

  • 入库时间 2024-02-19 17:13:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190903

    实质审查的生效

  • 2019-12-20

    公开

    公开

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