基于SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测

发布时间：2017-05-30 14:09

  本文关键词：基于SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：短期微观旅游需求具有强非线性特征,单一的模型很难做出准确预测。针对此问题,本文分析了著名风景区黄山2010年旅游旺季(4-10月)相关日数据的特征,在此基础上建立SVR-ARMA组合模型,用SVR模型先对原始非线性数据预测,再对SVR模型预测所产生的线性残差用ARMA模型预测,将两部分预测值几何相加得最终的预测值。最后分别与单一的SVR和ARMA模型对比,结果表明该组合模型有更高更稳健的预测精度,很适合短期微观旅游需求。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室;蚌埠学院经济与管理系;黄山风景区管理委员会;
【关键词】： SVR-ARMA 日旅游需求预测 组合模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271072,71201045) 高等学校博士点基金资助项目(20110111110006) 安徽高校省级自然科学研究资助项目(KJ2012B097) 智慧黄山风景区人流量智能分析预测系统资助项目(10120106011)
【分类号】：F592;F224
【正文快照】： 0引言20世纪末以来,旅游逐渐成为人们生活的重要部分,致使旅游业发展为世界上增长速度最快,最大的产业之一。根据世界旅游组织的研究预测,全球国际旅游人数到2020年将达到16亿,带来的收益也会超过2万亿美元,而在1999年只有6.64亿人次和4550亿美元[1]。旅游业的蓬勃发展使得旅

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本文编号：407285