作者：陈荣 梁昌勇 梁焱 马银超短期客流量山岳风景区支持向量回归自适应粒子群算法预测模型
摘要：根据山岳风景区短期客流量小样本、非线性等特征，本文提出基于自适应粒子群算法（Adaptive Particle Swarm Optimization，APSO）的支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型，融合SVR处理小样本、非线性预测特性和APSO优化SVR参数的能力对山岳风景区短期客流量进行预测。来自山岳风景区黄山2008年～2011年暑期相关日数据的验证结果表明：与PSO—SVR、GA—SVR和BPNN等模型相比，APSO。SVR模型的预测准确性更高、误差更小，是进行山岳风景区短期客流量预测的有效工具。
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