【摘 要】
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当前,旅游作为娱乐身心的主要经济活动,随着旅游出行人次不断攀升,如何精准提高旅游质量应受到重点关注。旅行途中的旅游质量不止受到单一方面因素的影响,除了最主要的受到气候要素的变化外,景区发展状况、满意度、舒适期的长短也都会给游客的出行和旅游目的地的选择带来不同程度的影响。本文基于其他学者对旅游气候舒适度的研究,以长白山地区为研究背景,以气象维度数据为旅游适宜度的预测重点,同时融合其他多维度相关要素,
【基金项目】
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吉林省科技厅项目“长白山生态大数据平台架构及关键技术研究”（项目编号:20190201261JC）
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当前,旅游作为娱乐身心的主要经济活动,随着旅游出行人次不断攀升,如何精准提高旅游质量应受到重点关注。旅行途中的旅游质量不止受到单一方面因素的影响,除了最主要的受到气候要素的变化外,景区发展状况、满意度、舒适期的长短也都会给游客的出行和旅游目的地的选择带来不同程度的影响。本文基于其他学者对旅游气候舒适度的研究,以长白山地区为研究背景,以气象维度数据为旅游适宜度的预测重点,同时融合其他多维度相关要素,以达到更为全面、更为贴合实际的预测结果。本文的主要研究内容包括:（1）结合当前时序数据的发展状况、研究背景对时间序列数据预测研究分为传统方法以及机器学习预测方法两个方向进行调研,深入研究支持向量回归、随机森林、BP神经网络等机器学习的相关理论知识;结合旅游业相关研究背景,重点关注如何通过算法对旅游适宜度进行预测,以及如何通过预测结果对旅游业相关部门、企业等提供合理规划、提升的理论支撑。（2）针对周期性时序序列数据预测中,传统模型存在忽略考虑数据中长期依赖关系的问题,本文通过引入DTW（Dynamic Time Warping）算法中动态规划的思想,通过计算周期性数据前后区间的内部联系,实现了对时序数据尺度变化相似性较高的历史数据进行重复使用;结合LSTM（Long Short-term Memory）模型进行加权融合预测,提出一种改进的DTW-LSTM模型,模型中采用Adam优化方法更新LSTM网络的权重,并采用早停法进一步降低模型过拟合概率,通过设置不同的对比实验证明和模型的有效性;（3）针对现有旅游适宜度预测研究中维度单一的问题,本文通过影响因素的分析,以气象相关的特征为主维度,结合旅游信息、景区信息的相关特征作为辅助维度,共同构建基于多维度的旅游适宜度评估模型（Multi-dimensional tourism suitability model,MDTW-LSTM）。从特征选择、数据处理、模型参数等方向对模型进行分析与优化,通过进一步对加权融合原理进行设计,合理分配权值,将三个维度的预测结果进行融合,在预测精度上进行了进一步的优化,在挖掘城市旅游价值、提升公众旅游体验方面起到了积极的促进作用,与此同时,在提高游客满意度、推动制定较佳的旅游城市规划也存在辅助作用,具有一定应用潜力。
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