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地理位置与交通条件是旅游的重要先决条件,然而高峰期突然蜂拥而至的客流往往令身陷其中的游客多有抱怨和排斥,景区管理部门亦力有不逮,因此,如何及时预警、调度和配置有限的旅游资源便成为大众和旅游管理部门的热点话题.最直接的方法是客流量预测,然而目前的客流量统计主要来源于对旅行社、景区及其周边酒店等机构部门的事后统计和推断,这类数据需要层层汇总上报审批,发布相对滞后,并且常以月度或季度为频率.网络搜索数据记录了游客成行之前的需求与偏好,数据本身是前置的、实时的,而且是直接对游客行为痕迹的记录,数据质量也不依赖于被调查一方的动机和配合程度.以古丝绸之路的起点西安为例,基于用户的旅游信息搜索行为,通过设置初始关键词和拓展关键词筛选相关搜索词构造区域旅游指数,采用HEGY季节协整检验和基于X12季节调整的混合模型均发现,区域旅游指数并不具有显著的前兆效应,只是与实际旅游客流量存在同期关联,可以进行实时预测.进一步,在Prophet预测模型中引入节假日效应,显著地降低了拟合与预测误差. 相似文献
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极化协方差矩阵行列式值表征了Pol-SAR图像目标散射极化散布程度,它在参数估计中表现出突出的优势,研究行列式值的物理内涵及其统计特性对揭示行列式值的优势的本质有着重要的理论价值.在此背景下,将表征目标散射极化散布程度的标准行列式值与表征目标散射随机性的极化熵、极化散度进行了比较,给出了它们与平面极化度和方向极化度的数学关系,指出他们在描述目标散射随机特性方面具有部分一致性,存在差异的本质在于三个随机性描述参数对极化方向随机度和平面极化度的加权方法的不同.然后研究了极化协方差矩阵行列式值的统计分布特性,给出了极化协方差矩阵行列式值的概率密度函数,指出在视图数和样本数足够的情况下,其行列式值的测量均值是渐进无偏估计.针对样本数较少时等效视图数参数估计误差较大的问题提出了最大似然修正算法,提高了小样本数目时的等效视图数参数估计精度.最后用仿真数据对理论推导进行了验证,结果表明了理论结果的正确性.极化协方差矩阵行列式值的统计特性和目标散射随机性参数的研究为目标极化散射随机特性、参数估计和目标检测等的研究提供了新思路. 相似文献