期刊刊名：平頂山學院學報 卷期：36卷2期
篇名出版日期：2021年4月25日
作者：李晓炫,吴奇,Xiaoxuan Li, Qi Wu
語言：Chinese
關鍵字：网络搜索数据,搜索词链,噪声处理,Hilbert频率谱分析,search engine data, query chain retrieve, denoising, Hilbert frequency spectrum analysis
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摘要： 客流量预测可以弥补强周期性和波动性客流冲击给景区和游客造成的影响，使有限的旅游资源提前得到合理调度和配置。在考虑网络搜索噪声的基础上，建立QCR(Query Chain Retrieve)搜索词链和HHT的网络搜索数据预测模型，对九寨沟旅游日客流量进行预测。通过对比时间序列模型、未经噪声处理的网络搜索预测模型和BP神经网络发现，QCR-HHT拟合效果最佳，对九寨沟客流量的预测精度显著提高。使用考虑噪声的QCR-HHT网络搜索预测模型，能够更准确地对旅游客流量进行预测，便于景区和管理部门制定更加高效准确的决策。
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