基于組合模型的四川旅游需求預測
發(fā)布時間:2021-03-10 21:01
本文主要預測2021~2023年國內到四川旅游的游客人數和旅游收入。對于游客人數的預測,采用統(tǒng)計回歸模型、灰色預測模型、ARIMA模型分別進行預測,再運用方差倒數法確定權重,建立組合模型進行預測.對于旅游收入的預測,采用前兩種方法及其組合模型進行預測。最后利用平均絕對百分比誤差、均方誤差和平均絕對誤差作為誤差評價方法,比較模型結果,給出最佳預測值。
【文章來源】:產業(yè)與科技論壇. 2020,19(14)
【文章頁數】:3 頁
【部分圖文】:
自相關圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于變異系數加權的旅游需求組合預測模型[J]. 吳川東. 科技廣場. 2017(04)
[2]基于GM-ES-GASVR組合模型的麗江國內旅游需求預測[J]. 黨婷,彭乃馳. 數學的實踐與認識. 2017(08)
[3]安徽旅游業(yè)市場需求分析與預測——基于神經網絡[J]. 汪高元,姚璇. 現代商貿工業(yè). 2017(07)
[4]基于SVR-ARMA組合模型的日旅游需求預測[J]. 梁昌勇,馬銀超,陳榮,梁焱. 管理工程學報. 2015(01)
[5]基于灰色系統(tǒng)理論的桂林旅游需求預測與分析[J]. 李暉,王月,尹輝. 河南科學. 2013(05)
[6]基于支持向量機旅游需求預測[J]. 李志龍,陳志鋼,覃智勇. 經濟地理. 2010(12)
[7]基于灰色預測模型GM(1,1)的海洋人才預測研究[J]. 趙昕,李丹. 海洋開發(fā)與管理. 2010(01)
[8]基于灰色預測模型GM(1,1)的人才需求分析[J]. 閔惜琳. 科技管理研究. 2005(06)
[9]基于灰色系統(tǒng)理論的旅游客源預測模型——以中國入境旅游客源為例[J]. 朱曉華,楊秀春,蔡運龍. 經濟地理. 2005(02)
[10]基于人工神經網絡的國際入境旅游需求的定量分析與預測——以日本對香港的國際旅游需求分析為例[J]. 吳江華,葛兆帥,楊達源. 旅游學刊. 2002(03)
碩士論文
[1]山東省旅游需求預測分析[D]. 亓小臻.山東師范大學 2018
本文編號:3075276
【文章來源】:產業(yè)與科技論壇. 2020,19(14)
【文章頁數】:3 頁
【部分圖文】:
自相關圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于變異系數加權的旅游需求組合預測模型[J]. 吳川東. 科技廣場. 2017(04)
[2]基于GM-ES-GASVR組合模型的麗江國內旅游需求預測[J]. 黨婷,彭乃馳. 數學的實踐與認識. 2017(08)
[3]安徽旅游業(yè)市場需求分析與預測——基于神經網絡[J]. 汪高元,姚璇. 現代商貿工業(yè). 2017(07)
[4]基于SVR-ARMA組合模型的日旅游需求預測[J]. 梁昌勇,馬銀超,陳榮,梁焱. 管理工程學報. 2015(01)
[5]基于灰色系統(tǒng)理論的桂林旅游需求預測與分析[J]. 李暉,王月,尹輝. 河南科學. 2013(05)
[6]基于支持向量機旅游需求預測[J]. 李志龍,陳志鋼,覃智勇. 經濟地理. 2010(12)
[7]基于灰色預測模型GM(1,1)的海洋人才預測研究[J]. 趙昕,李丹. 海洋開發(fā)與管理. 2010(01)
[8]基于灰色預測模型GM(1,1)的人才需求分析[J]. 閔惜琳. 科技管理研究. 2005(06)
[9]基于灰色系統(tǒng)理論的旅游客源預測模型——以中國入境旅游客源為例[J]. 朱曉華,楊秀春,蔡運龍. 經濟地理. 2005(02)
[10]基于人工神經網絡的國際入境旅游需求的定量分析與預測——以日本對香港的國際旅游需求分析為例[J]. 吳江華,葛兆帥,楊達源. 旅游學刊. 2002(03)
碩士論文
[1]山東省旅游需求預測分析[D]. 亓小臻.山東師范大學 2018
本文編號:3075276
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