基于时间序列修正算法的我国入境旅游人数预测

发布时间：2017-08-17 04:09

  本文关键词：基于时间序列修正算法的我国入境旅游人数预测

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【摘要】：为了对我国入境旅游游客量进行准确预测,提出一种将ARIMA模型与RBF神经网络相结合的算法。以我国2009年1月到2014年4月我国入境旅游游客量月度数据为研究对象,利用该模型对我国入境旅游游客量进行初步预测,计算残差,再利用RBF神经网络对残差进行拟合预测,并对ARIMA预测结果进行修正。结果表明:利用RBF神经网络对ARIMA模型进行修正,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于我国入境旅游游客量预测是一种较可靠的算法。
【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 ARIMA 残差 RBF神经网络 预测
【分类号】：F592;F224
【正文快照】： 旅游业的关联性强,带动作用大。自改革开放以来,我国旅游业发展非常迅速,已成为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],因此有必要采

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本文编号：687027