基于Elman神经网络的我国入境游客量动态预测

发布时间：2017-07-28 18:08

  本文关键词：基于Elman神经网络的我国入境游客量动态预测

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【摘要】：为了更好地拟合我国入境游客量系统动态和时变特性,对我国入境旅游游客量进行科学准确的预测,将Elman网络引入我国入境游客量预测,提出基于Elman神经网络的入境游客量预测模型。以国家统计局公布的最近30个月我国入境旅游游客量月度数据为研究对象,前27个月数据用于建立训练网络,后3个月数据用于检验模型,模型预测最大误差为2.928%,最小误差为1.492%,平均误差为2.19%,模型预测效果与实际非常接近。结果表明:模型能更好地反应我国入境游客量系统的非线性、动态性、时变性等特征,为我国入境旅游游客量预测提供了一种较可靠的途径。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学工商管理学院;
【关键词】： 入境游客量 Elman神经网络 动态系统 预测
【基金】：国家科技支撑计划项目(编号:2013BAH12F01)
【分类号】：F592.6;TP183
【正文快照】： 旅游业关联性强、带动作用大,自从改革开放以来我国旅游业发展非常迅速,已成为我国国民经济的支柱产业之一[1]。游客量预测在旅游业发展中具有重要的作用,是旅游开发、管理与规划的基础和前提,可为旅游资源和市场开发、旅游发展战略制定和宏观决策提供科学依据[2-4]。客源的精

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本文编号：585325