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⛄ 内容介绍
提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假日)预测短期景区内游客人数.在某景区的闸机数据集和监控点车辆数据集上的实验结果表明:基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型可以充分考虑多情境因素并对不同因素时序数据赋予不同的权重,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均小于传统模型,能够有效降低短期游客人数预测误差.
⛄ 部分代码
function objval=objfun(index,trainigdata ,testingdata,trainiglabels,testinglabels,N)
index=round(index);
index = checkempty(index,N);
newtrainigdata=trainigdata(:,find(index));
newtestingdata=testingdata(:,find(index));
Mdl = fitcknn(newtrainigdata,trainiglabels,'NumNeighbors',5,'Standardize',1);
Y=predict(Mdl,newtestingdata);
cp=classperf(testinglabels,Y);
err=cp.ErrorRate;
R=numel(find(index==1));
alpha=0.7;
beta=1-alpha;
objval=alpha*err+beta*(R/N);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]张金磊罗玉玲付强. 基于门控循环单元神经网络的金融时间序列预测[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2019, 037(002):82-89.
[2]张佳洛黄勇刘传才. 基于卷积门循环单元和气象雷达图像的临近降水预报[J]. 计算机与数字工程, 2021, 049(008):1538-1542.
