一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法技术

本发明专利技术涉及数据预测与智能优化技术，提出一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法，采集历史入住率、天气、节假日及周边景点访问量，构建训练集并训练初始时序模型；训练中引入改进的语言教育优化算法，自适应调整卷积核规模与TCN层数，得到第二模型；该算法以学习个体相对最差状态的反向方向推导认知目标位置，构建反馈校正因子以动态调节对引导位置的接受强度，并融合种群分布、认知偏移历史片段与认知可信度交互，形成具备非线性跳跃与随机扰动特性的认知演化轨迹；预测阶段引入误差反馈，依据历史残差方差动态调整输出置信度，并与滑动均值进行置信融合，最终给出入住率预测结果。实际证明本方法可提升针对农家乐入住率预测精度与稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据预测领域，具体涉及一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法。

技术介绍

1、随着智慧城市与智慧农家乐的快速发展，农家乐行业的数字化水平不断提升，运营管理日趋依赖于数据驱动的智能决策；在诸多运营指标中，农家乐入住率是衡量农家乐运营状况与收益能力的核心指标之一；准确预测入住率不仅有助于制定合理的价格策略、优化房间资源配置、调整人力资源调度，还可支撑节假日高峰应对、会员管理以及能源调度等智慧运营模块。

2、现在的商业化农家乐和酒店的运营模式类似，入住率预测方法多依赖静态规则模型、传统回归模型或短期滑动平均，这类方法在面对复杂的动态场景时预测精度不足，难以实时适应数据的非平稳性变化；例如，专利cn117370770b，通过shapelet方法与xgboost模型结合预测酒店负荷，但该方法模型更新不具备自适应性，且未考虑外部环境因素的动态变化，在多场景适应性和泛化能力方面存在显著局限；其次，专利cn118396665a，基于时空关系图预测农家乐销量，无需历史数据，但缺乏对客户行为、价格弹性等微观因素的建模，预测结果难以指导具体运营策略。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法，其特征在于，所述方法应用于农家乐入住率预测，包括：

2.根据权利要求1所述的一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法，其特征在于，所述训练包括：利用改进的语言教育优化算法优化住率预测模型的卷积核和TCN层数，通过预测误差反馈构建目标度函数，推动改进的语言教育优化算法对入住率预测模型的卷积核和TCN层数的寻优；寻优需要将改进的语言教育优化算法与入住率预测模型的卷积核和TCN层数映射，将改进的语言教育优化算法中的每一个学习个体位置向量对应映射为TCN网络中的卷积核大小和TCN层数，其次，在训练过程中，采用均方误差作为损失函数，指导农家乐入...

【技术特征摘要】

1.一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法，其特征在于，所述方法应用于农家乐入住率预测，包括：

2.根据权利要求1所述的一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法，其特征在于，所述训练包括：利用改进的语言教育优化算法优化住率预测模型的卷积核和tcn层数，通过预测误差反馈构建目标度函数，推动改进的语言教育优化算法对入住率预测模型的卷积核和tcn层数的寻优；寻优需要将改进的语言教育优化算法与入住率预测模型的卷积核和tcn层数映射，将改进的语言教育优化算法中的每一个学习个体位置向量对应映射为tcn网络中的卷积核大小和tcn层数，其次，在训练过程中，采用均方误差作为损失函数，指导农家乐入住率预测模型的网络参数更新，以最小化预测结果与真实入住率之间的差异，完成对初始入住率预测模型的训练。

3.根据权利要求2所述的一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法，其特征在于，根据所述原始语言教育优化算法，利用逆向生成引导机制和认知引导下的记忆重构协同机制对其全局搜...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鹤涛，王建，王超，
申请(专利权)人：鲁东大学，
类型：发明
国别省市：