旅游需求预测

作品数：62被引量：348H指数：12
导出分析报告
相关领域：经济管理更多>>
相关作者：王林肖景义任来玲夏冰汪寿阳更多>>
相关机构：华中科技大学西南交通大学西北师范大学西安交通大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部人文社会科学研究基金陕西省软科学研究计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
突发公共卫生事件冲击下考虑多源异构大数据的旅游需求可解释预测研究
《管理评论》2025年第2期139-151,共13页曾宇容 吴彬溶 王林 张金隆 
教育部人文社会科学研究规划项目(22YJA630003)。
本研究利用历史旅游流量数据,新冠病毒感染确诊人数数据,旅游相关和疫情相关的百度指数,天气、节假日数据,设计了考虑突发公共卫生事件冲击下的自然景区每日旅游需求量预测框架。将与疫情相关的搜索引擎数据引入到旅游需求预测中,并提出...
关键词：旅游需求预测 可解释性预测 复合指数 深度学习 突发公共卫生事件 
基于JADE-TFT模型的可解释性旅游需求预测研究被引量：1
《运筹与管理》2024年第8期148-154,共7页吴彬溶 王林 
教育部人文社会科学研究规划基金项目(22YJA630003)。
本研究提出了一种新颖的考虑疫情冲击的可解释性旅游需求预测框架,通过使用多源异构数据,即历史旅游量、本土新增确诊病例、百度指数、天气数据来预测新冠疫情影响下国内旅游需求变化。本研究引入疫情相关的搜索引擎数据的概念来进行旅...
关键词：旅游需求预测 可解释性预测 复合指数 深度学习 新冠疫情 
面向多源数据细粒度情感挖掘的旅游需求预测
《系统工程理论与实践》2024年第7期2293-2308,共16页李新 王颖 闫相斌 谢刚 汪寿阳 
国家自然科学基金(72371025,72025101,72271228,71988101)。
数字经济时代,消费者基于互联网社交媒体平台产生的搜索与评论等内容拓展了旅游需求预测的数据来源.虽然已有研究聚焦消费者对旅游目的地整体情感倾向的挖掘,但是少有研究考虑消费者对餐饮、住宿、交通和服务等细粒度层面的差异化评价...
关键词：细粒度情感挖掘 多源数据 旅游需求预测 方面级情感分析 
基于疫情影响构建的旅游需求预测模型被引量：1
《工业控制计算机》2023年第7期87-88,共2页杨京津 
鉴于旅游业对环境波动的高度敏感性,提出了考虑疫情影响的旅游需求预测框架。首先,收集目标城市的过夜游客人数作为旅游需求数据。其次,基于数据在疫情发生前后的数据波动,提出疫情影响构建和核心信息提取方法,该方法基于BHT-ARIMA算法...
关键词：旅游需求预测 核心信息提取 BHT-ARIMA CNN-GRU 
多源异构数据驱动的后疫情时期旅游需求预测方法研究被引量：4
《计量经济学报》2023年第2期350-366,共17页武静 赵二龙 孙少龙 汪寿阳 
国家重点研发计划项目(2022YFF0903000);国家自然科学基金(72101197,71988101);陕西省软科学项目(2023-CX-RKX-081)。
准确的旅游需求预测对旅游业高质量发展有着重要的作用,特别是中短期客流量预测对旅游目的地的旅游资源调配及应急管理至关重要,新冠疫情的冲击导致旅游需求出现结构性变化,将对旅游需求预测预警提出新的挑战.本研究工作主要聚焦后疫情...
关键词：旅游需求预测 多源异构数据 混频数据融合 用户生成内容 情感分析 
基于LBS和深度学习的旅游景区客流量的高时频预测被引量：7
《地球信息科学学报》2023年第2期298-310,共13页谢谦 陆明 谢春山 
国家自然科学基金项目(52078160)。
为实现精准的旅游景区客流量的高时频预测,本研究构建了一套基于LBS和深度学习模型的预测方法。此方法可通过对LBS数据的转换实现预测的空间范围与时频控制,并通过方法的核心模型——基于双向循环神经网络和GRU算法构建的深度双向GRU(DB...
关键词：客流量预测 高时频预测 旅游需求预测 深度学习 双向循环神经网络 门控循环单元 LBS 旅游景区 旅游管理 智慧旅游 
基于多语言搜索引擎数据的旅游需求预测研究被引量：4
《系统科学与数学》2022年第9期2383-2398,共16页于翠翠 寇红红 孙少龙 
国家自然科学基金(72101197);中央高校基本科研业务费(SK2021007);陕西省软科学研究计划(2022KRM015)资助课题
在大数据时代,搜索引擎数据(search engine data,i.e.,SED)作为一种强大的工具被广泛用于预测领域,如旅游需求和原油价格预测.值得探究的是,基于不同搜索语言的SED可能有不同的预测能力,引入多语言SED以提高预测目标的预测精度则成为预...
关键词：大数据 搜索引擎数据 机器学习 旅游需求预测 RVFL 
基于数据驱动的旅游需求预测研究被引量：1
《井冈山大学学报（自然科学版）》2022年第4期7-14,共8页胡亚敏 杨力 方润月 
国家社会科学基金重大项目子课题研究项目(20ZDA084)。
合理预测景区客流量不仅可以为景区提供参考,更是旅游治理体系和治理能力现代化建设的内在要求。基于九寨沟风景区官网于2012年5月至2021年5月披露的每日客流量数据,运用Python爬取与九寨沟旅游相关的搜索行为数据和九寨沟每日平均气温...
关键词：旅游需求预测 九寨沟 LSTM神经网络模型 ARIMA模型 SVR模型 
基于网络搜索数据的北京市旅游需求预测
《数据挖掘》2022年第2期133-151,共19页李静静 李志新 陈继强 李志国 
我国旅游业经过40年的高速度发展,现在进入了高质量发展新阶段。同时,随着疫情防控进入常态化和旅游市场逐步回暖,“互联网 + 旅游”新业态发展迅猛,海量网络搜索数据潜在反映着人们的旅游需求。因此,本文利用网络搜索数据(Internet sea...
关键词：互联网 + 旅游 网络搜索数据 Adaptive Lasso 支持向量回归 旅游需求预测 
基于后疫情时代的旅游需求预测研究被引量：5
《中国软科学》2022年第S01期217-226,共10页孙琼 江晶晶 李雪岩 唐少清 
北京工商大学数字商科与首都发展创新中心项目(SZSK202237);北京社会科学基金研究青年项目“基于出行大数据的北京城市副中心公共交通线网韧性提升策略研究”(21GLC046);北京联合大学校级科研项目“高铁网络影响下中国城市群协同创新发展演化研究”(SK10202201)
后疫情时代,旅游需求预测的实践应用受到重视,而不同研究策略易使学者混淆对研究方法的识别和应用。以往相关文献很少从方法论视角对具体策略进行深入比较分析。综合经典和新兴的旅游需求预测技术,比较分析3类不同的研究策略(即时间序...
关键词：旅游需求预测 比较分析 方法选择 
全选清除导出
共7页<1234567>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部