本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列修正算法的我國(guó)入境旅游人數(shù)預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 入境游客量 ARIMA 殘差 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)

【摘要】：為了對(duì)我國(guó)入境旅游游客量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),提出一種將ARIMA模型與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法。以我國(guó)2009年1月到2014年4月我國(guó)入境旅游游客量月度數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,利用該模型對(duì)我國(guó)入境旅游游客量進(jìn)行初步預(yù)測(cè),計(jì)算殘差,再利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)殘差進(jìn)行擬合預(yù)測(cè),并對(duì)ARIMA預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。結(jié)果表明:利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)ARIMA模型進(jìn)行修正,將線性擬合算法和非線性擬合算法結(jié)合起來用于我國(guó)入境旅游游客量預(yù)測(cè)是一種較可靠的算法。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入境游客量 ARIMA 殘差 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)
【分類號(hào)】：F592;F224
【正文快照】： 旅游業(yè)的關(guān)聯(lián)性強(qiáng),帶動(dòng)作用大。自改革開放以來,我國(guó)旅游業(yè)發(fā)展非常迅速,已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一[1]。游客量預(yù)測(cè)在旅游業(yè)發(fā)展中具有重要的作用,是旅游開發(fā)、管理與規(guī)劃的基礎(chǔ)和前提,可為旅游資源和市場(chǎng)開發(fā)、旅游發(fā)展戰(zhàn)略制定和宏觀決策提供科學(xué)依據(jù)[2-4],因此有必要采

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：687027