Daily tourism forecasting through a novel method based on principal component analysis, grey wolf optimizer, and extreme learning machine

极限学习机 主成分分析 旅游 计算机科学 维数之咒 人工智能 需求预测 人工神经网络 机器学习 组分(热力学) 数据挖掘 运筹学 工程类 地理 热力学 物理 考古
作者
Chuan Zhang,An Hu,Yuxin Tian
出处
期刊:Journal of Forecasting [Wiley]
卷期号:42 (8): 2121-2138 被引量:1
标识
DOI:10.1002/for.3007
摘要

Abstract Accurate forecasting tourism demand is crucial for improving the economic benefits of tourist attractions, but it is a challenging task. In this paper, we propose an effective daily tourism forecast model, principal component analysis‐grey wolf optimizer‐extreme learning machine (PCA‐GWO‐ELM), based on Baidu index data, holiday data, and weather data. Our model uses PCA to reduce the dimensionality of the data and employs the GWO to optimize the number of neural networks in the hidden layer of the ELM model, improving its forecast performance. We conduct an empirical study using the collected tourist data of Mount Siguniang. The results show that the proposed hybrid forecasting model outperforms other models in daily tourism demand forecasting, making it a potential candidate method for practitioners and researchers studying tourism demand forecasting.
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