基于人工神经网络的旅行须要猜测实际与实证研究

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基于人工神经网络的旅行须要猜测实际与实证研究

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毕业论文范文题目：基于人工神经网络的旅行须要猜测实际与实证研究，论文范文关键词：基于人工神经网络的旅行须要猜测实际与实证研究
基于人工神经网络的旅行须要猜测实际与实证研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着我国经济的持续高速增加跟人均收入的进步，我国旅行市场呈敏捷扩大态势。旅行业作为朝阳产业将对我国经济发展产诞辰益明显的推动作用，中国将成为世界一流旅行大国。树破科学的、可操作的旅行须要猜测模型，进行正确猜测是实现我国旅行业持续健康发展的基本性前提。旅行须要猜测模型研究始终是旅行学研究的重要课题。旅行研究人员、决定者以及从业人员都意识到对旅行须要进行正确的猜测长短常必要的，但具体用什么数学模型来进行旅行须要的猜测分析至今不一个同一的范式。目前常用的重要是基于统计学的数学模型：时光序列猜测模型、回归模型(包含线性的跟非线性的回归模型)，对目前已在很多范畴广泛利用的人工（文章此处忽略..）神经网络模型利用很少。人工神经网络是人类在对其大脑神经网络意识懂得的基本上人工构造的可能实现某种功能的非线机能源体系，是实际化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络构造跟功能而树破的一种信息处理体系。它可能基于从前已有的实例样本进行“自学习”跟模式辨认。恰是神经网络的模式辨认才能使得它在实际利用中成为一种良好的分类跟猜测工具。因为神经网络可能很好地辨认练习样本之间的相干性，所以它在猜测功能上优于传统的统计分析方法。而且，当练习样本较少且有“白色噪声”(即随机误差)的时候，神经网络更是优于个别的统计模式。个别而言，旅行须要统计数据时光较短(也就是说可供“学习”（略..）的练习样本小)，而且旅行须要还受到众多不可预知因素的烦扰，所以在进行旅行须要猜测时用神经网络是一个比较优胜的模型分析方法。论文以人工神经网络实际为基本，对旅行须要猜测指标的抉择、神经网络猜测模型的抉择、旅行须要神经网络猜测模型的建模流程跟实现方法进行了初步探讨，构建了基于人工神经网络的旅行须要猜测实际。论文中，重要是基于旅行须要的时光序列统计数据，利用人工神经网络多步猜测跟滚动猜测方法，树破旅行收入神经网络猜测模型跟旅行人数神经网络猜测模型。论文采取三层前馈反向传播神经网络(Back-PropagationNetwork，简称BP网络)模型，以青岛市为例，对旅行须要进（文章此处忽略..）行了猜测。在进行网络练习时，为了保障数据为同一个数量级，采取了归一化处理方法，对神经网络的输入跟输出数据进行必定的预处理。算法上采取含有动量因子的自适应调剂学习率的变学习率算法或Levenberg一Marquardi优化方法对网络进行练习，以进步网络的收敛速度。采取修改机能函数的方法，进步模型的泛化才能。在青岛市入境旅行须要猜测分析研究中，分辨采取5一8一1跟3一25一3神经网络构造树破旅行外汇收入猜测模型与入境旅行人数猜测模型，猜测了青岛市2003一2008年旅行外汇收入以及入境旅行人数。为了验证人工神经网络模型的可行性，笔者用同样的练习样本分别树破了旅行外汇收入二次曲线模型、指数曲线模型（文章此处忽略..）跟入境游客三次曲线模型、指数曲线模型。并对各种模型仿真成果用MAPE(绝对均匀误差)、R(相干联数)、Z(输出数据可托度)3个精度评估参数来评估模型的正确度，成果表明神经网络模型的仿真精度比其余的模型好。旅行须要神经网络猜测模型的树破与实现，都是借助MATLAB软件。其中的神经网络工具箱以人工神经网络实际为基本，构造了网络分析跟设计的很多工具函数。应用神经网络工具箱进行猜测研究，编程简便，猜测过程易于实现。最后指出旅行须要神经网络猜测模型是一种更为科学的猜测模型，同时旅行须要神经网络猜测模型也存在不足之处。

以上为本篇毕业论文范文基于人工神经网络的旅行须要猜测实际与实证研究的介绍部分。

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