改进遗传算法优化BP神经网络的旅游景区日客流量预测.pdf

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1、小型微型计算机系统2014年9月第9期JournalofChineseComputerSystemsV0l_35No．92014改进遗传算法优化BP神经网络的旅游景区日客流量预测宋国峰，梁昌勇，梁焱，赵树平(合肥工业大学管理学院，合肥230009)(过程优化与智能决策教育部重点实验室，合肥230009)(黄山风景区管委会信息中心，黄山2427oo)E-mail：sgf_hfgd2010@163．corn摘要：为提高BP神经网络预测模型的预测准确性，提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的预测方法．通过设计多层阶梯结构

2、染色体，改进编码方式、适应度函数和遗传算子，引入自适应交叉、变异概率，实现对BP神经网络网络结构和初始网络权重的同步全局优化，提高BP神经网络预测模型的非线性学习和泛化能力．将该预测方法应用到黄山风景区日客流量实际预测中进行有效性验证，结果表明该方法对旅游景区日客流量具有更好的非线性拟合能力和预测准确性．关键词：景区日客流量预测；BP神经网络；遗传算法；多层阶梯结构染色体中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1000—1220(2014)09-2136-06PredictionforTouristAttracti

3、onsDailyTrafficBasedonModifiedGeneticAlgorithmOpti-mizedBPNeuralNetworkSONGGuo—feng。LIANGChang．yong，LIANGYan，zHAOShu．ping·(SchoolofManagement。HefeiUniversityofTechnology。Hefei230009，Chinal(KeyLaboratoryofProcessOptimizationandIntelligentDecision—making．Ministryof

4、Education，Hefei230009。China)(MountHuangshanScenicSpotInformationCenter。Huangshan242700，China)Abstract：InordertoimproveforecastingmodelaccuracyofBPneuralnetwork-animprovedpredictionmethodofoptimizedBPneuralnetworkbasedonmodifiedGeneticAlgorithm(GA)Wasproposed．wede

5、signnewchromosomeswithmulti·storeyStep—structure，im-provetheencodingmode，fitnessfunctionandgeneticoperator，andintroducetheself-adaptivecrossoverandmutationprobability,whichoptimizesthenetworkstructureandinitialnetworkweightsofBPneuralnetworksynchronously．Moreover

6、-thenonlinearlearningandgeneralizationabilitiesofBPneuralnetworkareenhanced．111eavailabilityofthemodifiedpredictionmethodwasprovedbypredic·ringthedailypassengerflowvolumeofHuangshanScenicSpots．111ecomputersimulationshaveshownthatthenonlinearfittingandac—curacyoft

7、hemodifiedpredictionmethodsarebetterthanotherpredictionmethodsinforecastofdailypassengerflowvolume．Keywords：scenicdailypassengerflowvolumeforecast；BPneuralnetwork；geneticalgorithm；chromosomeswithmulti-·storeyStep·-structure1引言影响，具有较强的波动性和复杂非线性，很难捕捉其内在变化机制．传统的宏观旅游

8、需求预测方法，如计量经济学模型、国家旅游局的最新统计结果显示，2011年全国旅游总收指数平滑法J、时序分析模型(ARMA、ARIMA)L6-7J、灰色预入约2．25万亿人民币，接待游客总量29．96亿，分别比2010测模型等，大都基于数理统计的思想，共同特点是事先建年同比增长15．1％和l8．5％⋯．随着旅游业的蓬勃