FRNN预测法：巴厘岛旅游访问量的多变量动态分析

本文研究论文《2018年国际信息技术、工程、科学及其应用会议论文：使用全循环神经网络预测游客访问量》主要探讨了在旅游业这一关键经济领域中，特别是针对巴厘岛——印度尼西亚旅游业的重要组成部分，如何利用先进的预测技术来提升管理效率。论文关注的重点是通过全循环神经网络（Fully Recurrent Neural Network, FRNN）来预测多变量数据，即游客的数量，这在动态变化且受多种因素影响的旅游市场中显得尤为重要。 巴厘岛作为全球热门旅游目的地，每月游客访问量波动较大，这对旅游业的收益管理带来了挑战。为了优化资源分配和提高经济效益，作者提出了一种新的预测方法，将FRNN与Elman和Jordan类型的递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）架构进行比较，旨在找出更准确的游客流量预测模型。研究数据集包含了22个变量中的5个重要因素，这些变量对游客访问量有显著影响，如季节性、文化活动、天气条件等。 论文的核心内容包括数据预处理、特征选择、模型构建以及评估性能。通过统计分析（如相关性检验），研究人员确定了哪些变量对于预测游客数量最为关键。然后，他们采用了深度学习的方法，训练FRNN模型以捕捉时间序列数据中的复杂模式和长期依赖关系。实验结果表明，相较于传统的RNN，FRNN在处理这种非线性和非平稳的数据时可能具有更好的性能，从而能够提供更为精确的游客访问量预测。 该研究的潜在应用包括帮助旅游业管理者制定营销策略、调整服务设施、优化资源配置，以及提前应对潜在的旅游高峰期或低谷期，以确保旅游业的可持续发展。此外，这种方法也为其他地区或行业的流量预测提供了有价值的参考，特别是在那些数据密集型且受外部因素影响较大的领域。通过这篇论文，我们深入了解了如何运用现代神经网络技术在旅游业中实现更精准的预测，从而推动整个行业的智能化和高效运营。