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Updated: Jul 20, 2025

13:19
Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
Published on: March 13, 2021
9.2K
使用深度学习技术预测度假酒店旅游需求 - 一个系统的文献综述
Noomesh Dowlut1, Baby Gobin-Rahimbux1
1Communication and Digital Technologies, University of Mauritius, Reduit, Mauritius.
Heliyon
|July 31, 2023
概括
准确的酒店占用率 (OR) 预测对于收入管理至关重要. 这篇评论强调了深度学习技术,发现LSTM最受欢迎,但建议混合CNN-LSTM模型需要进一步研究以改善OR预测.
科学领域:
- 酒店酒店管理的管理.
- 数据科学数据科学数据科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 酒店营收管理在很大程度上依赖于准确的占用率 (OR) 预测.
- 旅游业的动态性质和在线预订趋势使传统的预测方法变得复杂.
- 精确的OR预测通常需要先进的技术技能和软件.
研究的目的:
- 系统地审查深度学习 (DL) 技术在酒店业占用率预测的应用.
- 分析2017年至2022年基于DL的OR预测趋势.
- 为了回答有关变量,DL算法和OR预测中的评估指标的研究问题.
主要方法:
- 一个系统的文献综述 (SLR) 使用雪球化方法进行.
- 2017年至2022年间发表的50篇相关论文被选中进行分析.
- 研究问题集中在输入变量,DL算法和性能指标上.
主要成果:
- 确定了五种类型的变量对OR预测有影响.
- 长短期内存 (LSTM) 网络成为最常用的DL算法.
- 平均绝对百分比错误 (MAPE) 是最常见的绩效指标,混合CNN-LSTM模型显示出有希望的结果.
结论:
- 深度学习为酒店业的占用率预测提供先进的解决方案.
- LSTM是一个普遍的选择,但像CNN-LSTM这样的混合模型需要进一步调查,以提高预测准确度.
- 建议继续研究混合DL模型,以优化收入管理策略.
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The vertical distance between the actual value of y and the estimated value of y. In other words, it measures the vertical distance between the actual data point and the predicted point on the line
If the observed data point lies above the line, the residual is positive, and the line underestimates the actual data value for y. If the observed data point lies below the line, the residual is negative, and the line overestimates the actual data value for y.
The process of fitting the best-fit...
If the observed data point lies above the line, the residual is positive, and the line underestimates the actual data value for y. If the observed data point lies below the line, the residual is negative, and the line overestimates the actual data value for y.
The process of fitting the best-fit...
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