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基于ARIMA模型的山东省入境旅游人数预测研究

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西部旅游 2023年第7期 10-12页

作者：张翊青岛酒店管理职业技术学院

文章基于1991—2019年山东省入境旅游人数，通过平稳性差分、ADF检验、模型参数识别和检验、模型定阶等方式进行综合分析，确定了ARIMA(1,1,0)模型，得出山东省未来入境旅游人数。该模型可用于短期预测，预测精度高，能够为政府提供制... 详细信息

文章基于1991—2019年山东省入境旅游人数，通过平稳性差分、ADF检验、模型参数识别和检验、模型定阶等方式进行综合分析，确定了ARIMA(1,1,0)模型，得出山东省未来入境旅游人数。该模型可用于短期预测，预测精度高，能够为政府提供制定未来规划的依据和参考。

关键词：旅游人数 ARIMA模型时间序列山东省

一季度全市旅游人数和收入总量居全省第二 001

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一季度全市旅游人数和收入总量居全省第二

基于熵权法混合模型的贵州省旅游人数预测研究

酒泉日报

作者：范昊帆

本报讯（酒泉融媒记者范昊帆）今年一季度,面对持续回暖的旅游市场,我市紧紧围绕文旅市场新形势、新动向,以丰富文体旅游产品供给和节会活动撬动消费,推进旅游产业高质量发展。全市接待游客511.5万人次,同比增长75%,比2019年增长26.3%;... 详细信息

本报讯（酒泉融媒记者范昊帆）今年一季度,面对持续回暖的旅游市场,我市紧紧围绕文旅市场新形势、新动向,以丰富文体旅游产品供给和节会活动撬动消费,推进旅游产业高质量发展。全市接待游客511.5万人次,同比增长75%,比2019年增长26.3%;实现旅游收入37.9亿元,同比增长72.9%,与201

关键词：旅游人数

来源： cnki报纸评论

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数学的实践与认识 2018年第21期48卷 307-313页

作者：陈美璘何清龙兴义民族师范学院经济与管理学院贵州兴义562400 贵州大学数学与统计学院贵州贵阳550025

针对贵州旅游人数预测问题,建立了多种预测模型.由于单一模型不能准确预测,首先系统介绍了Logistic曲线拟合模型、GM（1,1）模型和对数线性模型,并在此基础上基于熵权法给出了混合预测模型.测试效果表明：利用多种误差指标信息的混合预... 详细信息

针对贵州旅游人数预测问题,建立了多种预测模型.由于单一模型不能准确预测,首先系统介绍了Logistic曲线拟合模型、GM（1,1）模型和对数线性模型,并在此基础上基于熵权法给出了混合预测模型.测试效果表明：利用多种误差指标信息的混合预测模型的拟合效果要优越单一模型.最后基于混合模型,给出2017-2021年贵州旅游人数的预测值,为贵州未来旅游发展规划提供依据.

关键词：旅游人数 Logistic模型 GM(1,1)模型熵权法对数线性模型

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莆田湄洲岛旅游人数预测的新方法

数学的实践与认识 2016年第22期46卷 279-285页

作者：杨洁王鸿绪赵方北京中医药大学中药学院北京100102 海南热带海洋学院中奥学院海南三亚572022 北京林业大学信息学院北京100083

提出模糊时间序列预测的一种改进模型IFTSFM,重新研究莆田湄洲岛旅游人数预测问题,当进行历史数据的模拟预测时AFER比应用GM(1,1)灰色模型预测时更小.IFTSFM也可进行未知的旅游人数的预测.方法预测公式简洁,计算方便,历史数据模拟预测... 详细信息

提出模糊时间序列预测的一种改进模型IFTSFM,重新研究莆田湄洲岛旅游人数预测问题,当进行历史数据的模拟预测时AFER比应用GM(1,1)灰色模型预测时更小.IFTSFM也可进行未知的旅游人数的预测.方法预测公式简洁,计算方便,历史数据模拟预测误差率较小,为研究时间序列预测问题增加一种新方法.

关键词：模糊时间序列预测 IFTSFM 逆模糊数旅游人数

震后景区旅游人数波动的多重分形结构研究——以九寨沟风景名胜区为例

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旅游学刊 2013年第3期28卷 21-28页

作者：李文勇史凯邓贵平西南财经大学工商管理学院旅游管理系四川成都611130 生态旅游湖南省重点实验室湖南吉首416000 吉首大学生物资源与环境科学学院湖南吉首416000 九寨沟管理局科研处四川九寨沟623402

该研究运用多重分形消除趋势移动平均分析法(MF-DMA)分析了汶川大地震前后4年的九寨沟国内外游客时序波动趋势,发现九寨沟旅游市场具有长期记忆性和多重分形特征。进一步采用滑移窗口理论方法,分析了地震前后九寨沟国内外游客人数波动... 详细信息

该研究运用多重分形消除趋势移动平均分析法(MF-DMA)分析了汶川大地震前后4年的九寨沟国内外游客时序波动趋势,发现九寨沟旅游市场具有长期记忆性和多重分形特征。进一步采用滑移窗口理论方法,分析了地震前后九寨沟国内外游客人数波动多重分形结构的时序演化过程。研究发现,虽然震后九寨沟旅游市场遭受沉重打击,但仅过了1年,以2009年5月12日为界,九寨沟旅游系统内在分形机制就逐步恢复到震前状态。通过对该现象的深入分析,研究受地震等自然灾害影响的旅游景区灾后市场恢复过程中出现的临界质点效应,认为具有分形特征的灾后景区旅游市场恢复是一个由量变到质变的相变过程。在这一演化过程中,旅游系统是否进入临界态,以及是否有引发相变的关键事件是起决定作用的两个关键要素。

关键词：汶川地震九寨沟旅游人数多重分形

世界遗产的旅游效应及其对遗产保护的影响——来自中国旅游人数和旅游收入的经验证据

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经济管理 2017年第9期43卷 133-148页

作者：林玉虾林璧属厦门大学管理学院福建厦门361005

世界遗产旅游与遗产保护之间关系的衡量,关键在于遗产的人数效应和收入效应,然而,鲜有学者分析和比较这两者的差异,以及其在文化遗产和自然遗产影响上的异同。本文以中国大陆各省市为例,采用1999—2014年共16年的面板数据分析世界遗产... 详细信息

世界遗产旅游与遗产保护之间关系的衡量,关键在于遗产的人数效应和收入效应,然而,鲜有学者分析和比较这两者的差异,以及其在文化遗产和自然遗产影响上的异同。本文以中国大陆各省市为例,采用1999—2014年共16年的面板数据分析世界遗产对旅游的影响,主要发现:(1)世界遗产对国内旅游人数的影响略低于其对国内旅游收入的影响,但对入境旅游的人数效应显著高于其收入效应。从其对旅游的整体影响来看,世界遗产的总人数效应略高于世界遗产的总收入效应。(2)将世界遗产分为文化遗产和自然遗产,文化遗产的收入效应较高,而自然遗产的人数效应较强。(3)进一步分析发现,不管是总世界遗产、文化遗产或是自然遗产,世界遗产对入境旅游的人数效应高于其对国内旅游的人数效应,而世界遗产对入境旅游的收入效应低于其对国内旅游的收入效应。上述研究结果表明,世界遗产的品牌效应和价值效应在影响效力上有所不同,同时,对遗产客源结构、产品调整及遗产保护等均存在一定的启示,本文结合研究结果对此进行了讨论与分析。

关键词：世界遗产旅游人数旅游收入市场差异遗产保护

基于ARIMA模型的旅游人数预测——以2000-2017年京沪深旅游人数为例

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基于ARIMA模型的旅游人数预测——以2000-2017年京沪深旅游人数为...

作者：李玥江西财经大学

学位级别：硕士

旅游是一个人们都不陌生的词,它的生命力在我们生活中展现的淋漓尽致,如今人们物质生活水平不断提高,人们对旅游的需求也逐渐增加。我国旅游业的发展已然成为大市场,在我国国民经济发展中,旅游业属于其中的重要产业。全面有力的发展国... 详细信息

旅游是一个人们都不陌生的词,它的生命力在我们生活中展现的淋漓尽致,如今人们物质生活水平不断提高,人们对旅游的需求也逐渐增加。我国旅游业的发展已然成为大市场,在我国国民经济发展中,旅游业属于其中的重要产业。全面有力的发展国内旅游业,有助于提高人民的生活质量,强烈满足人民精神和物质上的需求,可以有效促进国民经济飞跃式的发展。在2017年全球旅游市场规模最大的10个城市中,中国的北京、上海和深圳3个城市均进入其中,且在72个旅游城市对旅游的贡献额中占据13.84%。京沪深是我国发展较好的三大城市,在为它们并身进入全国旅游市场规模最大的城市行列中欢呼的同时,继续更好的发展才是关键。所以对京沪深的旅游人数预测是非常重要的。京沪深三城市的旅游人数呈现不同的增长趋势,首先对影响旅游人数的原因进行了探讨。为了正确预测旅游人数,本文利用京沪深统计年鉴的历年有关统计数据,选取2000-2014年来京沪深旅游人数实际数据为训练数据,以2015-2017年的实际数据为检验数据,构建了BP神经网络模型和ARIMA模型,分别对京沪深旅游人数进行了预测。因为2003年非典的发生,导致三个城市旅游人数在2003年呈现“不规则”分布,本文采用插值处理将2003年的旅游数据用插值处理后值代替进行模拟预测。通过对预测结果的验证,发现因为来沪旅游人数在2010年以一个异于以往较大的增加率突然上升,影响了BP网络的模拟。在建立ARIMA模型时,将原始旅游人数序列做了差分处理,通过检验后对来京、沪旅游人数均建立的ARIMA(1,2,2)模型,得出来ARIMA模型更加适合对沪旅游人数进行模拟预测。对来深旅游人数建立ARIMA(1,1,2)模型,相对来说深圳的旅游人数增长较稳定,这种稳增长的数据对于两个模型的预测近乎无差别。从预测结果差异程度看,京沪深原始旅游人数的增长趋势存在差异,在建立两个模型中均有些许体现。最后,BP网络、ARIMA两个模型对2018—2022年京沪深的旅游人数进行预测分析,结果均是依次递增的,意味着京沪深的旅游业呈上升趋势,且深圳旅游人数的增长率较大。继续鼓励深圳开发旅游业的同时也要注重北京上海的旅游发展,共同进步,促进我国的旅游业更好更快的发展。

关键词： BP神经网络 ARIMA模型插值旅游人数

基于灰色线性回归组合预测模型的牡丹江旅游人数预测研究

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数学的实践与认识 2020年第13期50卷 280-286页

作者：祖培福褚文杰牡丹江师范学院数学科学学院黑龙江牡丹江157011

针对牡丹江旅游人数预测问题,考虑到旅游人数变化是受多种因素影响的信息不完全灰色系统,利用单一模型预测处理,效果往往并不理想.因此,本文通过建立灰色线性回归组合预测模型来研究这一问题.研究结果表明,所建立的组合预测模型的拟合... 详细信息

针对牡丹江旅游人数预测问题,考虑到旅游人数变化是受多种因素影响的信息不完全灰色系统,利用单一模型预测处理,效果往往并不理想.因此,本文通过建立灰色线性回归组合预测模型来研究这一问题.研究结果表明,所建立的组合预测模型的拟合效果优于所选单一模型,具有较好的预测精度及稳定性.并利用此组合预测模型对牡丹江2019年-2021年的旅游人数作了短期预测,可为牡丹江市未来旅游规划提供较科学的数据资料依据.

关键词：牡丹江预测旅游人数灰色线性回归