基于BP神经网络和ARIMA组合模型的中国入境游客量预测

被引：106

作者：

雷可为

陈瑛

机构：

[1] 陕西师范大学旅游与环境学院

[2] 陕西师范大学旅游与环境学院陕西西安

[3] 西安欧亚学院外国语学院旅游系

[4] 陕西西安

来源：

旅游学刊 | 2007年 / 04期

关键词：

入境旅游市场; BP神经网络; ARIMA模型; 组合模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

F592 [中国旅游事业]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

120203 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。

引用

页码：20 / 25

页数：6

共 11 条

[1] 基于BP神经网络和ARIMA组合模型预测浙江省人均国内生产总值 [J].