44、COVID-19对酒店、旅游和出行行业的影响分析

COVID-19对酒店、旅游和出行行业的影响分析

1. 预测算法与LSTM模型

在当前形势下，旅游行业受到了COVID - 19的严重冲击。以LSTM（长短期记忆网络）预测模型为例，它基于2003年SARS疫情爆发期间的数据进行训练。当有新的数据可用时，该算法可以利用最新的数据集生成新的预测。由于训练周期是固定的（2003年SARS疫情），机器无需重新训练（除非需要重新训练模型偏差），因此能够快速产生结果。

不过，随着当前形势的持续和游客抵达数量的进一步下降，预测算法的结果可能会有所不同。此外，模型未考虑美国和澳大利亚等国因疫情面临的当前问题，而这些问题当然会进一步加剧危机，不过可以通过调整偏差系数将这些问题纳入模型。

例如，对中国游客前往美国的预测显示，根据LSTM预测，危机前的游客抵达水平将在12个月后恢复。

2. 支持向量回归（SVR）模型

支持向量机（SVM）是用于分类和回归分析的监督学习算法。在SVR中，其目标是找到一个函数 ( f(x) )，使其与输出 ( y ) 的偏差最多为 ( \varepsilon )，并确保函数尽可能平滑。

给定训练数据集 ( { (x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_n, y_n) } \subset \Omega \times \mathbb{R} )，线性模型的预测公式为：
[ f(x) = w^T x + b ]
其中 ( w ) 是系数向量，( b ) 是偏差，( x ) 是输入向量。

在 ( \varepsilon - SVR ) 中，这被表述为一个凸优化问题，目标是最小化：
[ \mi