基于搜索引擎数据与混合机器学习框架的旅游需求多步预测创新研究

为解决旅游需求预测精度不足的问题，来自未知机构的研究人员开发了融合变分模态分解(VMD)、改进麻雀搜索算法(MSSA)和核极限学习机(KELM)的混合模型。该研究创新性地引入天气因素及谷歌趋势/YouTube指数等搜索引擎数据，通过可解释人工智能(XAI)量化影响因素，实现了疫情不同阶段旅游客流的高精度多步（日/周/双周/月）预测，为行业动态管理提供了重要决策工具。

　　

这项突破性研究构建了一个"黑科技"满满的预测系统：像精密解剖刀般的变分模态分解(VMD)先对旅游数据抽丝剥茧，配合经过改进的麻雀搜索算法(MSSA)进行参数调优，再交给核极限学习机(KELM)这个"超级大脑"进行运算。研究团队脑洞大开地加入了谷歌搜索趋势和YouTube视频指数这些数字足迹，就像给预测模型装上了社会情绪的雷达。

在夏威夷和新西兰的实战测试中，这套系统展现出惊人的预测能力——无论是明天要来多少游客，还是未来一个月的客流波动，预测准确度都大幅提升。更酷的是，研究者还搬出了可解释人工智能(XAI)这个"翻译官"，把影响旅游的天气、网络热度等因素的重要性量化成直观的数值。

就连COVID-19疫情这种"黑天鹅"事件也没难倒它，模型在不同疫情阶段都保持稳定表现。这项成果不仅给旅游管理者提供了应对市场波动的"水晶球"，更为如何榨干搜索引擎数据的价值做了完美示范。