[发明专利]基于机器学习的景区客流量预测方法及装置在审
| 申请号： | 201910728598.9 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110443314A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 龚小龙;杜姗;魏薇郦;杜兆顺 | 申请（专利权）人： | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/14 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王涛;任默闻 |
| 地址： | 100140 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于机器学习的景区客流量预测方法及装置，该方法包括：根据获取的景区历史流水数据以及景区特色数据生成景区的历史客流特征数据；根据所述历史客流特征数据以及预设的多种机器学习算法分别训练出各机器学习算法对应的客流量预测模型；对各机器学习算法对应的客流量预测模型的预测效果进行评估，并根据评估结果从各机器学习算法对应的客流量预测模型中选择出多个预测效果较好的客流量预测模型；确定选择出的客流量预测模型的权重向量，并根据所述权重向量以及选择出的客流量预测模型进行景区客流量预测。本发明解决了现有技术的景区客流预测准确性不足的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 客流量预测 机器学习算法 景区 基于机器 权重向量 特征数据 客流 客流预测 流水数据 评估结果 数据生成 预测 预设 学习 评估 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的景区客流量预测方法，其特征在于，包括：根据获取的景区历史流水数据以及景区特色数据生成景区的历史客流特征数据；所述景区特色数据包括：节假日数据、景区位置数据、景区天气数据、景区淡旺季数据、景区门票价格数据中的至少一种；根据所述历史客流特征数据以及预设的多种机器学习算法分别训练出各机器学习算法对应的客流量预测模型；对各机器学习算法对应的客流量预测模型的预测效果进行评估，并根据评估结果从各机器学习算法对应的客流量预测模型中选择出多个预测效果较好的客流量预测模型；确定选择出的客流量预测模型的权重向量，并根据所述权重向量以及选择出的客流量预测模型进行景区客流量预测。
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