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Optimization Algorithm of Tourism Security Early Warning Information System Based on Long Short-Term Memory (LSTM)Algoritmo de optimización del sistema de información sobre seguridad turística basado en la memoria a corto plazo (LSTM)

Resumen

La seguridad del turismo es el centro de atención de la industria turística. No sólo está relacionada con la seguridad de las vidas y los bienes de los turistas, sino también con la estabilidad social y el desarrollo sostenible de la industria turística. Sin embargo, la alerta temprana de seguridad de muchos lugares escénicos se centra en las medidas de respuesta y los planes de reparación después de la ocurrencia de incidentes de seguridad, y el personal de muchos lugares escénicos tienen una conciencia de seguridad limitada y la capacidad de análisis de la información, que es propenso a la demora en la liberación de la información, y no prestan atención a la información de los posibles problemas de seguridad. Por lo tanto, este trabajo estudia el algoritmo de optimización del sistema de información de alerta temprana de seguridad turística basado en el modelo LSTM y utiliza la red neuronal recurrente y LSTM para mejorar la capacidad de procesamiento y predicción de los datos de series temporales. Los resultados experimentales muestran que el número de tres capas ocultas en el sistema de información de alerta temprana de seguridad turística basado en el modelo LSTM puede reducir el tiempo de entrenamiento del modelo y mejorar el rendimiento. En comparación con el sistema de información de alerta temprana de seguridad turística basado en la red neuronal BP, tiene una mayor precisión y estabilidad, tiene una mejor capacidad de procesamiento y predicción de datos de series temporales, y puede controlar y analizar los datos científicamente en tiempo real y analizar los datos de forma dinámica.

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  • Formato:pdf
  • Idioma:Ingl閟
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