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摘要：本发明属于数据处理领域，提供一种多源数据融合的旅游趋势预测方法及系统，包括：收集与旅游相关的多源数据；从预订与退订数据中提取特征；进行融合，并去除冗余或不相关的特征，形成时间序列数据集；使用所述时间序列数据集训练LSTM模型，通过网格搜索方法进行参数调优，确定最佳模型参数；利用训练好的模型进行短期预测，预测未来一段时间内的旅游趋势。本发明可以提升LSTM模型的短期旅游趋势预测效果。
主权项：1.一种多源数据融合的旅游趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集与旅游相关的多源数据，所述多源数据至少包括：历史游客数量、酒店预订与退订数量、不可退订酒店数量门票预订与退订数量、不可退订门票数量，气象数据，节假日类型；从预订与退订数据中提取特征，包括：每日预订量和退订量，预订与退订比例，不可退订量，过去7天、30天的累计预订量和退订量；前1天、前3天、前7天的滞后预订量和退订量，得到第一特征数据集；将所述第一特征数据集与所述多源数据中的非第一特征数据集进行融合，并去除冗余或不相关的特征，形成时间序列数据集；使用所述时间序列数据集训练LSTM模型，通过网格搜索方法进行参数调优，确定最佳模型参数；利用训练好的模型进行短期预测，预测未来一段时间内的旅游趋势。
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百度查询： 四川旅游学院 四川省文化和旅游宣传信息中心 一种多源数据融合的旅游趋势预测方法及系统
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