一种融合多维数据的农家乐入住率预测方法

本发明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。