基于機器學習的旅游景區日客流量預測方法研究國內外文獻綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u61基于機器學習的旅游景區日客流量預測方法研究國內外文獻綜述 1180901國內研究現狀 14361.1旅游客流量預測問題研究現狀 173151.2深層神經網絡在時間序列預測方面的研究現狀 3171982國外研究現狀 461792.1旅游客流量預測問題研究現狀 4296032.2深層神經網絡在時間序列預測方面的研究現狀 429684參考文獻 51國內研究現狀1.1旅游客流量預測問題研究現狀早期對于旅游需求預測的研究主要集中在長期和中期預測，如年度、季度、以及月度客流的預測。韓兆洲等人構建了以消費者預期指數、城鎮居民人均可支配收入、接待過夜游客數量三個指標滯后值為輸入變量的GA-LSSVR模型和季節調整的ARIMA模型以及基于GIOWHA算子的組合模型，對廣東省接待的過夜游客流量進行預測[1]。此外，灰色預測方法在旅游需求的預測方面也得到了大量的研究和應用，其主要思想是通過分析和挖掘時間序列之間的內在關聯性，建立微分方程組來進行預測。相比于傳統的Box-Jenkins方法，灰色預測方法的限制條件少，計算較快，且不需要進行平穩性檢驗和白噪聲檢驗。在對旅游需求的預測和計算方面，周廷慰利用數列灰預測方法和經過改進的灰色馬爾科夫模型預測了安徽入境的旅游人數及其外匯收入，并對結果進行了詳細的分析和對比[2]；李丹建立了基于灰色系統組合模型優化后的平常日客流量預測模型，以安徽黃山景區的平常日客流量數據為例進行預測，取得了較好的預測效果[3]；趙歡采用分形自回歸滑動平均（ARFIMA）模型，結合灰色預測FGM(1,1)模型，對2001年到2018年的廣東省游客人數數據集進行了分析和預測，發現該預測方法的應用能顯著提高長期預測結果的可靠性和準確度[4]。不過，這些比較經典的時間序列預測方法主要集中在數據內在變化規律的回歸分析以及對時間序列變化趨勢的預測和外推上，沒有充分考慮可能影響游客量的各種相關因素，并且對非線性系統的數據處理和分析能力也比較差。旅游客流量的預測問題比較適合用多元時間序列分析（MultivariateTimeSeriesAnalysis）來解決，多元時間序列分析就是將問題的各個分量當作單個變量來研究，并研究各分量之間的相互作用關系及變化規律。因為在實際情況中，一種變量往往可能受到多種因素的影響而發生改變。比如一個地區或者區域的氣溫會受到其所在地的緯度、植被覆蓋率、海拔高度等因素影響，電流變化會受到電壓、電阻、溫度影響。同樣，景區的客流量也會受到季節、天氣狀況、節假日等諸多外部因素影響。旅游客流量的影響因素也是目前研究的熱點問題。比如，黃先開研究了百度指數與景區客流量之間的關系，并建立ARMA模型，預測北京故宮的旅游客流量[5]；廖貞林在人體舒適度指數和游覽舒適度指數的基礎上提出了景點周邊舒適度指數，并分析其與客流量之間的關系，建立了基于舒適度指數的景點熱度預測模型[6]。隨著現代人工智能技術的進步和發展，機器學習中的一些模型因其對非線性系統的計算、處理能力較強，也被更廣泛地應用在客流量預測等非線性問題上，如隨機森林（RandomForest，RF）、支持向量回歸（SupportVectorRegression，SVR）、人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）等。比如，陸文星等人提出一種改進的粒子群算法ALPSO來優化最小二乘支持向量機（LSSVM），建立了ALPSO-LSSVM模型，并將該模型應用在山岳型風景區日客流量預測問題上[7]；馬銀超將支持向量回歸、BPN、隨機森林三種模型進行兩兩組合，以黃山風景區2011-2015年五年的日客流量作為數據集進行研究和分析，建立了相應的客流量預測模型，并通過在黃山風景區日客流量數據集上的驗證，證明了模型的準確性[8]，翁鋼民等人構建了一種考慮季節影響的PSO-SVR模型，采用季節調整方法對數據進行預處理，利用粒子群算法（PSO）優化SVR中的回歸參數，通過實驗證明了該算法有良好的效果[9]；目前，在時間序列預測問題上，應用比較多的神經網絡是循環神經網絡和長短時記憶（LongShort-TermMemory，LSTM）神經網絡。比如，周穎在其碩士學位論文中分析了景區客流關系的主要影響因素，并考慮到景區空間關聯關系，構建了基于LSTM神經網絡的短期客流預測模型，并以南京市內27個3A級以上旅游景區為研究對象，驗證了模型的效果[10]。葉燕霞將LSTM與ARIMA結合，以香港、澳門、上海三地的入境游客數量作為研究對象，分別進行了客流量預測[11]。雖然這些基于SVR、ANN等機器學習方法所建立的模型具有比較成熟的理論基礎以及良好的數據分析性能，在基于時間序列的預測研究方面已經取得了比較豐碩的研究成果。但在具體應用時，依然存在著多種新的挑戰。對于SVR來說，其主要優點之一是泛化能力較強，能夠快速地處理小樣本、非線性數據，但缺點是在其處理過程中，對于核函數和自由參數需要人為干預進行選擇。存在著核函數和自由參數的選擇問題。而ANN方法雖然有很強的非線性處理能力，快速地尋優能力，但由于其學習過程比較復雜而且缺乏可解釋性，容易出現過擬合或欠擬合現象，且容易陷入局部最優[12]。旅游客流量數據具有非線性特征強、短期波動大、具有明顯季節性特征等特點，針對旅游客流量數據的處理和分析，運用傳統的機器學習方法很難實現準確的預測。所以，我們需要對現有機器學習方法進行進一步優化和更深入的研究，找到合適且可行的方案，實現旅游客流量的準確預測。1.2深層神經網絡在時間序列預測方面的研究現狀近年來，深度學習技術在許多領域都取得了突破性的研究或實踐成果，如基于深度學習的語音識別、計算機視覺以及自然語言處理等。同時，深度學習也是時間序列預測的有效工具[13]。深度學習的本質是通過構建多層神經網絡來進行學習，比起單層神經網絡，多層神經網絡的擬合能力更強，能表達更高層次的非線性特征。在時間序列預測方面，深度學習技術已被應用在多種場景中，然而針對旅游客流量預測問題，目前深度學習技術還未得到大量的研究和應用。李梅分析了公交客流關鍵影響因素和公交客流分布特征，分別構建了基于DBN、LSTM、GRU（GateRecurrentUnit，門控循環單元）的短時公交客流預測模型，對西單區域站點客流和300路快內環公交線路客流進行了分析和預測[14]。在地鐵客流量預測方面，張偉林分析了地鐵短時客流特征，分別提出數據融合算法和清分算法計算線路和站內區域客流，并構建了基于RNN和LSTM神經網絡的地鐵短時客流模型[15]；張琳分別從時間和空間兩個不同的維度對地鐵客流數據進行分析，并結合網格搜索算法，建立了基于LSTM的深度神經網絡模型以及基于CNN的深度神經網絡模型對北京地鐵客流量進行預測[16]。在地面交通客流量預測方面，魏中銳采用深度神經網絡技術，構建了一種交通流量預測方法，通過對北京市出租車流量數據集進行分析和處理，將圖卷積網絡與LSTM網絡結合，提取交通流量的時空特征，并結合相關因素進行預測[17]。李銘建立雙LSTM深度學習網絡對股票進行價格預測，以及建立卷積-雙GRU深度學習網絡進行股票漲跌的趨勢預測，并使用增強學習的策略提高預測精度，通過軟投票策略實現超參數的自動化選擇，通過雙閾值分類實現自適應化過程[18]。2國外研究現狀2.1旅游客流量預測問題研究現狀時間序列預測問題廣泛采用的是Box-Jenkins方法，其中包括自回歸滑動平均（AutoregressiveMovingAverage，ARMA）模型[19]和差分整合移動平均自回歸（AutoregressiveIntegratedMovingAverage，ARIMA）模型[20]等。這些方法的主要思想是從時間序列本身出發，找到數據間的量化關系并建立回歸方程進行預測。由于旅游行業的客流量會受到季節影響而呈現出明顯的季節性特征，季節性ARIMA模型也被應用到旅游需求預測方面。Chang等人建立了季節性ARIMA模型，分別預測了中國臺灣，日本和美國每月的出境人數[21]；Baldigara等人分析了2003年至2012年從德國到克羅地亞的旅游人數，建立了季節性ARIMA模型進行預測[22]；隨著現代人工智能技術的進步和發展，機器學習中的一些模型因其對非線性系統的計算、處理能力較強，Wu等人將SVR模型與果蠅優化算法（FOA）以及季節調整指數結合，提出SFOASVR算法，并分析了2000年1月至2013年12月中國大陸的月度入境游客流量數據，用SFOASVR算法分別進行了單步和多步預測[23]；Yu等人基于BP神經網絡建立了需求預測模型，對北京的游客數量進行了分析及預測[24]。Chen等人將經驗模態分解（EMD）和反向傳播神經網絡（BPN）結合，提出了EMD-BPN算法，預測中國臺灣的國際游客數量[25]；Claveria等人比較了三種不同的ANN模型，即多層感知器（MLP）網絡，徑向基函數（RBF）網絡和Elman網絡在旅游需求預測上的性能，并用這三種模型分別預測了加泰羅尼亞的入境游需求[26]。2.2深層神經網絡在時間序列預測方面的研究現狀在公交客流量預測方面，Bai等人基于深度信念網絡（DBN）提出了一種多模式深度融合（MPDF）方法，以分析和預測短期公交客流量，并以中國廣州公交線路的客流量為例，與經典的參數方法和非參數方法相比，通過實驗證明了所提出算法的優越性[27]；。Du等人提出了一種用于短期交通流量預測的深度學習框架，該框架由LSTM神經網絡和CNN神經網絡組成，并采用PeMS數據集進行交通流量預測[28]。在股票價格預測方面，Long等人提出一種基于CNN和RNN神經網絡的多層過濾深度神經網絡MFNN，用于分析及提取股票價格時間序列樣本的特征并對股票價格進行預測[29]；在大氣污染物濃度預測方面，Huang等人提出了結合CNN和LSTM神經網絡的APNet深度神經網絡模型，采用2010年到2014年北京地區每小時的天氣狀況及污染物濃度數據集，通過前24小時的PM2.5濃度及影響因素值來預測下一小時的PM2.5濃度[30]；參考文獻[1]韓兆洲,方澤潤.基于GIOWHA-GALSSVR-SARIMA組合模型在旅游需求預測中的應用[J].數學的實踐與認識,2019,49(19):69-79.[2]周廷慰.灰色預測理論在安徽入境旅游研究中的應用[D].合肥:安徽大學,2011.[3]李丹.山岳型旅游風景區日客流量預測模型研究[D].合肥:合肥工業大學,2017.[4]趙歡.基于時間序列模型與灰色模型的廣東省旅游人數預測研究[D].廣州:華南理工大學,2019.[5]黃先開,張麗峰,丁于思.百度指數與旅游景區游客量的關系及預測研究——以北京故宮為例.旅游學刊,2013,28(11):93-100.[6]廖貞林.基于舒適度指數的旅游景點熱度預測研究[D].成都:電子科技大學,2018.[7]陸文星,李楚.改進PSO算法優化LSSVM模型的短期客流量預測[J].計算機工程與應用,2019,55(18):253-261.[8]馬銀超.山岳型風景區短期客流量預測組合模型研究——以黃山風景區為例[D].合肥:合肥工業大學,2017.[9]翁鋼民,李凌雁.旅游客流量預測:基于季節調整的PSO-SVR模型研究[J].計算機應用研究,2014,31(3):692-695.[10]周穎.顧及景區空間關聯的客流量短期預測方法研究[D].南京:南京師范大學,2019.[11]葉燕霞.基于LSTM和ARIMA的組合模型對入境游客人次的預測[J].旅游研究,2018,10(6):29-40.[12]陳榮.基于支持向量回歸的旅游短期客流量預測模型研究[D].合肥:合肥工業大學,2014.[13]楊海民,潘志松,白瑋.時間序列預測方法綜述[J].計算機科學,2019,46(1):21-28.[14]李梅.基于深度學習的短時公交客流預測研究[D].北京:北京交通大學,2019.[15]張偉林.基于深度學習的地鐵短時客流預測方法研究[D].北京:中國科學院大學,2019.[16]張琳.基于深度神經網絡的地鐵客流預測系統研究[D].北京:北京交通大學,2019.[17]魏中銳.基于深度學習的交通流量預測[D].北京:北京交通大學,2019.[18]李銘.基于深度學習的股票市場預測研究[D].南京:南京郵電大學,2019.[19]ChuFL.ForecastingtourismdemandwithARM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