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孙少龙研究员:Tourism demand forecasting: An ensemble deep learning approach

本站小编 Free考研考试/2021-12-26



Academy of Mathematics and Systems Science, CAS
Colloquia & Seminars

Speaker: 孙少龙研究员,西安交通大学
Inviter:
Title:
Tourism demand forecasting: An ensemble deep learning approach
Time & Venue:
2021.12.09 11:30-12:30 内部讨论班
Abstract:
The availability of tourism-related big data increases the potential to improve the accuracy of tourism demand forecasting, but presents significant challenges for forecasting, including curse of dimensionality and high model complexity. A novel bagging-based multivariate ensemble deep learning approach integrating stacked autoencoders and kernel-based extreme learning machines (B-SAKE) is proposed to address these challenges in this study.

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