典型文献
基于情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型
文献摘要：
文章提出了一种基于在线文本情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型.首先,用Python爬取客流量历史数据和旅游网站的评论并对其进行预处理,并使用Snownlp情感分析计算处理后的评论情感值作为客流量的影响因素;其次,将客流量和评论情感值分别用互补集成经验模态分解分解为不同的本征模函数,并用样本熵将其重构为高频、低频和趋势序列;然后,用反向传播神经网络、支持向量机和长短期记忆神经网络模型分别对高频、低频和趋势序列进行预测;最后,把三种方法的预测值相加即可获得最终预测结果.以四姑娘山风景区为例进行实证分析,结果显示所提模型能很好地提高客流量的预测效果,具有应用价值.
文献关键词：
情感分析;CEEMD;支持向量机;长短期记忆神经网络
中图分类号：
作者姓名：
刘金培;代玉洁;陈意
作者机构：
安徽大学 商学院,合肥 230601
文献出处：
引用格式：
[1]刘金培;代玉洁;陈意-.基于情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型)[J].统计与决策,2022(22):29-34
A类：
B类：
旅游客流量,尺度组合,组合预测模型,文本情感分析,Python,爬取,历史数据,旅游网站,Snownlp,情感值,互补集成经验模态分解,本征模函数,样本熵,反向传播神经网络,长短期记忆神经网络模型,三种方法,相加,四姑娘山,山风,风景区,CEEMD
AB值：
0.252448
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