CN107748927A - 旅游交通短时客流大数据预测方法 - Google Patents

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张永
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks

Abstract

本发明公开了一种旅游交通短时客流大数据预测方法，包括以下步骤：(1)先建立小波神经网络预测模型，包括输入层、隐层及输出层；(2)对各网络权值进行初始化，并计算出各隐节点的函数输出值；(3)对数据样本进行分类；(4)计算小波神经网络预测输出值，并将小波神经网络预测输出值与小波神经网络期望输出值进行对比分析，计算出网络预测误差；(5)对小波神经网络预测模型中的各网络权值和小波函数的各参数进行修正，达到预测期望；(6)进行参数迭代，当网络预测误差达到一个指定较小值或达到指定迭代次数时，结束迭代，得到预测结果。本发明具有能对旅游交通短时客流进行准确预测的优点。

Description

旅游交通短时客流大数据预测方法
技术领域
本发明涉及旅游交通数据分析方法，具体涉及一种旅游交通短时客流大数据预测方法。
背景技术
目前，国内对旅游交通短时客流预测多以宏观客流预测为主，而宏观客流预测主要根据地区人口、经济等历史数据，预测未来年客流规模。由于景区客流具有随时间变化迅速、波动较大，且具有规律性等特点，宏观客流预测对景区短时客流预测时存在波动性较大、预测不准确等问题。因而亟需一种能对旅游交通短时客流进行准确预测且波动性小的微观预测方法。
发明内容
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种旅游交通短时客流大数据预测方法，能对旅游交通短时客流进行准确预测且波动性小。
技术方案：本发明所述的一种旅游交通短时客流大数据预测方法，包括以下步骤：
(1)根据小波神经网络建立小波神经网络预测模型，小波神经网络预测
模型包括位于底层的输入层、位于中间层的隐层、以及位于顶层的输出层，所述输入层由若干输入节点组成，每个输入节点用于接受和处理训练样本集中的输入变量；所述隐层由若干隐节点组成，用于非线性样本的线性转换，所述隐层节点采用小波函数作为传递函数；所述输出层由若干输出节点组成，每个输出节点用于输出变量预测结果；
(2)对小波神经网络预测模型中的各网络权值进行初始化，并根据小波函数计算出隐层各隐节点的函数输出值；
(3)对数据样本进行分类，将数据样本分为两部分，一部分为训练样本，用于训练小波神经网络，另一部分为测试样本，用于测试小波神经网络预测精度；
(4)根据小波神经网络预测模型中的各网络权值和隐层中各隐节点的函数输出值，计算出小波神经网络预测输出值，并将小波神经网络预测输出值与小波神经网络期望输出值进行对比分析，计算出网络预测误差；
(5)根据步骤(4)得到的网络预测误差，对小波神经网络预测模型中的各网络权值和小波函数的各参数进行修正，达到预测期望；
(6)进行参数迭代，当网络预测误差达到一个指定较小值或达到指定迭代次数时，结束迭代，得到并输出预测结果。
进一步地，在步骤(6)完成后，通过计算网络预测误差的相对误差及方差对小波神经网络预测模型的精度进行校验。
有益效果：利用本发明提出的方法能对旅游交通短时客流进行准确预测且波动性小，避免景区由于客流量激增而造成的安全隐患，从而保障游客出行安全。
附图说明
图1是本发明所述的小波神经网络预测模型的结构示意图。
图2为根据本发明的实施例得到的上海科技馆的短时客流预测结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，所述的旅游交通短时客流大数据预测方法，包括以下步骤：
(1)先根据小波神经网络建立小波神经网络预测模型，小波神经网络预测
预测模型包括位于底层的输入层、位于中间层的隐层、以及位于顶层的输出层，输入层由若干输入节点组成，每个输入节点用于接受和处理训练样本集中的输入变量；隐层由若干隐节点组成，用于非线性样本的线性转换，隐层节点采用小波函数作为传递函数；输出层由若干输出节点组成，每个输出节点用于输出变量预测结果。
(2)对小波神经网络预测模型中的各网络权值进行初始化，并根据小波函数计算出隐层各隐节点的函数输出值；其中隐节点的输出函数为：
式中，ωij为隐含层的网络权值，Xi为输入变量。
(3)对数据样本进行分类，将数据样本分为两部分，一部分为训练样本，用于训练小波神经网络，另一部分为测试样本，用于测试小波神经网络预测精度。
(4)根据小波神经网络预测模型中的各网络权值和隐层中各隐节点的函数输出值，计算出小波神经网络预测输出值，并将小波神经网络预测输出值与小波神经网络期望输出值进行对比分析，计算出网络预测误差。
其中，小波神经网络预测输出函数为：
式中，ωik为隐含层和输出层之间权值，Y(i)为第i个隐含层节点的输出，l为隐含层节点数，m为输出层节点数。
网络预测误差输出函数为：
式中，yn(k)为期望输出值，y(k)为预测输出值。
(5)根据步骤(4)得到的网络预测误差，对小波神经网络预测模型中的各网络权值和小波函数的各参数进行修正，达到预测期望；
其中，
(6)进行参数迭代，当网络预测误差达到一个指定较小值或达到指定迭代次数时，结束迭代，得到并输出预测结果。
(7)通过计算网络预测误差的相对误差及方差对小波神经网络预测模型的精度进行校验，其中，
网络预测误差的相对误差公式为：
网络预测误差的方差公式为：
式中，|Yi-Yi'|表示实际值与预测值得绝对误差。
下面以上海科技馆的短时客流数据为样本，是从2016年3月1日至3月31日，每天早上8点到下午5点，每隔一个小时记录一次的游客量数据，共记录一个月平日25天的客流，前23天作为训练样本，最后两天作为测试样本，建立预测模型，原始数据如表1所示。
表1上海科技馆短时客流量(部分)
日期/时间 20160301 20160302 20160303 …. 20160331
8:00-9:00 113 167 172 163
9:00-10:00 140 145 150 142
10:00-11:00 116 116 127 103
11:00-12:00 124 140 134 121
12:00-13:00 123 173 131 142
13:00-14:00 138 157 139 144
14:00-15:00 150 151 165 148
15:00-16:00 142 179 179 167
16:00-17:00 181 186 191 182
模型构建包括网络训练与预测，网络训练数据，以连续m小时数据为输入，第m+1小时作为输出，以此建立输入矩阵和输出矩阵，经过试验，当m取3时可以获得较理想的预测结果，设训练次数为1000次，学习率0.1，训练样本如表2所示。
表2时间序列训练样本
通过对参数迭代，获得预测结果，见图2和表3，测试数据相对误差绝对值均不超过15％，预测方法可行。因此，可以将该方法运用到上海市所有景区的短时客流预测中。
表3预测结果对比
真实值 预测值 相对误差
111 123 0.097
138 123 -0.122
148 147 -0.007
141 150 -0.060
136 138 -0.014
126 132 -0.045
137 134 -0.022
163 142 -0.148
142 160 0.112
133 137 0.029
121 122 0.008
142 138 -0.029
144 147 -0.020
148 145 -0.021
167 146 -0.144
182 168 -0.083

Claims (5)

1.旅游交通短时客流大数据预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)建立小波神经网络预测模型，包括输入层、隐层及输出层；
(2)对各网络权值进行初始化，并根据小波函数计算出隐层各节点的函数输出值；
(3)对数据样本进行分类；
(4)计算小波神经网络预测输出值，并将小波神经网络预测输出值与小波神经网络期望输出值进行对比分析，计算出网络预测误差；
(5)对小波神经网络预测模型中的各网络权值和小波函数的各参数进行修正，达到预测期望；
(6)进行参数迭代，当网络预测误差达到一个指定较小值或达到指定迭代次数时，结束迭代，得到预测结果。
2.根据权利要求1所述的旅游交通短时客流大数据预测方法，其特征在于：所述步骤(1)中模型包括位于底层的输入层、位于中间层的隐层、以及位于顶层的输出层，所述输入层由若干输入节点组成，每个输入节点用于接受和处理训练样本集中的输入变量；所述隐层由若干隐节点组成，用于非线性样本的线性转换，所述隐层节点采用小波函数作为传递函数；所述输出层由若干输出节点组成，每个输出节点用于输出变量预测结果。
3.根据权利要求1所述的旅游交通短时客流大数据预测方法，其特征在于：所述步骤(3)中对数据样本进行分类，将数据样本分为两部分，一部分为训练样本，用于训练小波神经网络，另一部分为测试样本，用于测试小波神经网络预测精度。
4.根据权利要求1所述的旅游交通短时客流大数据预测方法，其特征在于：所述步骤(4)中根据小波神经网络预测模型中的各网络权值和隐层中各隐节点的函数输出值，计算出小波神经网络预测输出值，并将小波神经网络预测输出值与小波神经网络期望输出值进行对比分析，计算出网络预测误差。
5.根据权利要求1所述的旅游交通短时客流大数据预测方法，其特征在于：还包括通过计算网络预测误差的相对误差及方差对小波神经网络预测模型的精度进行校验。
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