基于樽海鞘群算法与快速学习网的旅游客流量预测研究

为了达到准确预测河北省旅游客流量的目标,首先利用量子Bloch球面坐标和逻辑自映射混沌对樽海鞘群算法(SSA)进行修正,得到改良的樽海鞘群算法(ISSA)。然后利用ISSA对快速学习网(FLN)的输入权值和阈值进行寻优,建立泛化能力更好的混合智能模型(ISSA-FLN)。利用建立的ISSA-FLN模型预测河北省旅游客流量,并与其他模型进行比较,结果表明,ISSA-FLN比其他模型更能准确地预测旅游客流量,为旅游客流量预测提供一种方法。