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基于BP神经网络旅游景点人数预测模型构建与实现——以泰山为例
摘要
随着我国经济持续高速增长，目前我国的旅游业得到了空前的发展。因为每个景点都有一定的承载力，当景点的旅游人数到达一种限度时，将会给景点游客带来不舒适的体验，所以建立科学性的、可操作性的预测模型对旅游景点的旅游人数进行预测，是我国旅游产业实现可持续性、有效发展的必备条件。目前在很多领域广泛应用的BP神经网络模型，实质上是通过BP神经网络算法进行多次对模型输入输出，不断训练网络模型，最后使模型得到的预测值和真实值之间存在的误差达到我们所需要的理想值，之后保存每个神经元节点之间的
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