文章摘要
吕绍高,文港,林佳男.全域视角下基于集成学习模型的江西省民宿价格研究[J].井冈山大学自然版,2023,44(3):11-18
全域视角下基于集成学习模型的江西省民宿价格研究
Research on the Price of Homestays in Jiangxi Province Based on Integrated Learning MODEL From a Global Perspective
投稿时间:2022-06-24  修订日期:2022-08-08
DOI:10.3969/j.issn.1674-8085.2023.03.002
中文关键词: 民宿产业  价格预测  机器学习  集成模型
英文关键词: homestays  price forecast  machine learning  integrated models
基金项目:国家自然科学基金面上项目(11871277);江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX21_1883)
作者单位E-mail
吕绍高 南京审计大学统计与数据科学学院, 江苏, 南京 211815 lvsg716@nau.edu.cn 
文港 南京审计大学统计与数据科学学院, 江苏, 南京 211815  
林佳男 南京审计大学统计与数据科学学院, 江苏, 南京 211815  
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中文摘要:
      民宿产业是乡村旅游的主要产业之一,发展民宿产业对带动旅游业经济发展、推动老区居民增收、发展乡村振兴具有非常重要意义。采用网络爬虫技术爬取江西省十一个地级市民宿销售数据,运用统计学方法从全域视角分析江西省民宿产业发展现状,综合比对线性模型、树模型、集成模型在民宿价格预测上的性能,实证显示,集成方法拥有最小的MSE,具有较高的预测精度。
英文摘要:
      Homestay industry is one of the main industries of rural tourism. The development of homestay industry is of great significance to the economic development of tourism, the increase of residents’ income in old revolutionary base areas and the development of rural revitalization. Using the web crawler technology to crawl sales data from 11 cities in Jiangxi province, the development status of the homestay industry in Jiangxi Province from a global perspective was analyzed by the statistical method, and the performance of linear model, tree model and ensemble model in homestay price prediction was comprehensively compared, the empirical showed that the integration method had the smallest MSE and the highest accuracy.
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