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利用稀疏地理位置数据预测旅游流量
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文使用深度学习和统计ARIMA方法评估旅游业面临的挑战，包括游客增长、空间限制和桥梁瓶颈。通过引入地理位置轨迹、天气和假日等数据，提高了游客流量预测的准确性和处理稀疏数据的能力。
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关键要点
- 21世纪现代旅游面临游客数量快速增长的挑战。
- 历史城市和博物馆等地区空间有限。
- 桥梁等基础设施存在瓶颈问题。
- 使用深度学习方法（如RNNs、GNNs和Transformers）进行游客流量预测。
- 结合经典统计ARIMA方法进行实证评估。
- 引入地理位置轨迹、天气和假日等外部数据以提高预测准确性。
- 增强处理稀疏数据的能力。
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