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人工智能方法在旅游预测中的应用及评析 被引量:31
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作者 杨立勋 殷书炉 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2008年第9期17-22,共6页
20世纪90年代之前,对旅游需求预测一般采用传统的定量分析方法,而近20年来,诸如粗糙集、遗传算法、模糊时间序列、灰色理论、神经网络模型、支持向量机等人工智能方法也被引入到旅游需求预测的研究之中。然而,国内外学者尚未对人工智能... 20世纪90年代之前,对旅游需求预测一般采用传统的定量分析方法,而近20年来,诸如粗糙集、遗传算法、模糊时间序列、灰色理论、神经网络模型、支持向量机等人工智能方法也被引入到旅游需求预测的研究之中。然而,国内外学者尚未对人工智能方法在旅游需求预测中的应用进行系统的整理与论述。为此,本文简要介绍了人工智能在旅游预测中的应用,并与传统的计量方法、时间序列方法进行了比较。同时,简略评述了其优缺点和发展趋势。 展开更多
关键词 人工智能方法 旅游预测 应用 评析
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人工智能方法在旅游预测中的应用及评析
2
作者 安呈君 《电脑知识与技术》 2015年第9期120-121,共2页
随着人们生活水平的提高,旅游业获得了良好的发展空间。旅游需求是支持旅游业发展的重要内容之一,需要被予以高度的重视。在众多有关旅游发展需求的研究成果中,大部分学者均认为人工智能方法在旅游预测中发挥着重要的作用。该文在前... 随着人们生活水平的提高,旅游业获得了良好的发展空间。旅游需求是支持旅游业发展的重要内容之一,需要被予以高度的重视。在众多有关旅游发展需求的研究成果中,大部分学者均认为人工智能方法在旅游预测中发挥着重要的作用。该文在前人研究的基础上对人工智能方法在旅游预测中的多方面应用进行了分析。在此基础上对人工智能方法在旅游预测中的应用进行了恰当的评析,以期为未来旅游需求的预测提供良好的理论与实践支持。 展开更多
关键词 人工智能方法 旅游预测 旅游需求
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中国大陆赴香港旅游预测模型 被引量:7
3
作者 胡勇 黄磊 《国际经贸探索》 CSSCI 北大核心 2008年第5期41-44,共4页
旅游人数预测是旅游业经济分析和发展战略规划中的关键问题。本研究选择适当的方法建立中国大陆到香港旅游预测模型,为制定香港旅游战略规划提供决策依据。首先建立包括六个因素预测理论模型,然后用神经网络、移动平均、时间序列平滑模... 旅游人数预测是旅游业经济分析和发展战略规划中的关键问题。本研究选择适当的方法建立中国大陆到香港旅游预测模型,为制定香港旅游战略规划提供决策依据。首先建立包括六个因素预测理论模型,然后用神经网络、移动平均、时间序列平滑模型和多元回归方法建立旅游定量预测模型,结果显示神经网络模型优于其他三种模型。 展开更多
关键词 中国大陆 香港 旅游需求预测
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对我国入境旅游人数的趋势分析以及预测
4
作者 刘淑慧 《商展经济》 2024年第13期44-47,共4页
改革开放以来,我国的旅游产业极大地推动了旅游市场的迅猛发展,入境旅游逐渐崭露头角,成为国民经济不可或缺的重要支柱。为了深入剖析中国入境游客的增长趋势,本文以入境游客为研究对象,综合运用多种方法进行模型的拟合,包括定性分析方... 改革开放以来,我国的旅游产业极大地推动了旅游市场的迅猛发展,入境旅游逐渐崭露头角,成为国民经济不可或缺的重要支柱。为了深入剖析中国入境游客的增长趋势,本文以入境游客为研究对象,综合运用多种方法进行模型的拟合,包括定性分析方法——情景预测法及定量分析方法——OLS预测模型、ARIMA预测模型、灰色预测模型等对入境游进行分析。根据分析结果可以得出结论:我国的旅游业总体呈增长趋势,这一趋势的背后是经济持续增长、对外开放程度不断提高及旅游产业的不断创新多重因素的共同作用。然而,在新冠疫情期间,入境游客数量受到一定程度的冲击,2020—2022年增长缓慢,随着新冠疫情逐步得到控制,2023年入境旅游市场逐步回暖,展现出强劲的增长势头。根据预测模型的分析可以清晰地看到,未来我国入境游客数量将继续保持增长趋势,且增速有望进一步加快。据此,本文提出针对性的旅游业发展建议,以期促进我国入境旅游事业更好地发展。 展开更多
关键词 入境游客 旅游预测 定性预测 情景预测 定量预测 OLS ARIMA 灰色预测
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基于JADE-TFT模型的可解释性旅游需求预测研究 被引量:1
5
作者 吴彬溶 王林 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期148-154,共7页
本研究提出了一种新颖的考虑疫情冲击的可解释性旅游需求预测框架,通过使用多源异构数据,即历史旅游量、本土新增确诊病例、百度指数、天气数据来预测新冠疫情影响下国内旅游需求变化。本研究引入疫情相关的搜索引擎数据的概念来进行旅... 本研究提出了一种新颖的考虑疫情冲击的可解释性旅游需求预测框架,通过使用多源异构数据,即历史旅游量、本土新增确诊病例、百度指数、天气数据来预测新冠疫情影响下国内旅游需求变化。本研究引入疫情相关的搜索引擎数据的概念来进行旅游需求预测,并提出合成领先搜索指数和变分模态分解法结合处理搜索引擎数据的方法。同时,本研究提出了JADE-TFT可解释旅游需求预测模型,该模型利用带有外部归档的自适应差分进化算法智能高效地优化时域融合变换器的超参数。TFT是一种基于注意力的深度学习模型,将高性能预测与可解释的时间动态分析相结合,在预测研究中表现出优异的性能。TFT模型产生可解释的旅游需求预测输出,包括不同输入变量的重要性排序和不同时间步的注意力分析。基于黄山旅游数据的实际案例验证了所提出预测框架的有效性。可解释的实验结果表明,疫情相关的搜索引擎数据可以更好地反映后疫情时代游客对出行的担忧。 展开更多
关键词 旅游需求预测 可解释性预测 复合指数 深度学习 新冠疫情
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国内旅游收入预测模型的比较 被引量:17
6
作者 纪成君 何建军 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第5期990-993,共4页
为了正确预测国内旅游收入,分析国内旅游预测方法的差异,本文以葫芦岛国内旅游收入为例分别建立计量经济模型、灰预测模型以及计量与灰预测组合模型。预测结果表明计量经济学模型预测误差最小准确度高,而计量与灰预测组合模型的预测误... 为了正确预测国内旅游收入,分析国内旅游预测方法的差异,本文以葫芦岛国内旅游收入为例分别建立计量经济模型、灰预测模型以及计量与灰预测组合模型。预测结果表明计量经济学模型预测误差最小准确度高,而计量与灰预测组合模型的预测误差最大准确度小。模型预测结果的比较研究表明为了提高预测结果的准确度与可靠性应更多的使用计量经济模型。 展开更多
关键词 旅游预测 计量经济模型 预测模型
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一种旅游需求多因素动态粗的预测模型 被引量:11
7
作者 肖智 叶煜岚 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第06X期33-34,共2页
对旅游业来说,需求是其赖以存在和发展的关键因素。根据游客人数的多少,旅游接待地可相应确定旅游接待服务设施规模,因此对旅游需求进行预测是很重要而且是十分必要的。本文基于粗糙集理论,提出了一种旅游需求多因素动态粗预测模型。
关键词 旅游需求 旅游 游客 旅游预测
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新疆旅游收入的组合预测及发展研究分析
8
作者 马啸天 《特区经济》 2024年第9期112-115,共4页
近年来,新疆的旅游业蓬勃发展,其带来的旅游收入已然成为衡量当地经济发展的一大关键指标。本文收集了2013-2022年新疆国内旅游收入的相关数据,通过建立GM(1,1)模型、采用灰色关联分析法对国内旅游收入相关影响因素进行了分析,最后结合... 近年来,新疆的旅游业蓬勃发展,其带来的旅游收入已然成为衡量当地经济发展的一大关键指标。本文收集了2013-2022年新疆国内旅游收入的相关数据,通过建立GM(1,1)模型、采用灰色关联分析法对国内旅游收入相关影响因素进行了分析,最后结合相关程度较高的影响因素建立了多元线性回归方程,并围绕显著性分析结果给出相关建议。 展开更多
关键词 旅游收入预测 灰色预测 组合预测
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基于旅游学角度的游客量预测模型构建及其实证研究 被引量:4
9
作者 杨春宇 黄震方 毛卫东 《生态经济》 CSSCI 北大核心 2008年第4期124-127,132,共5页
对旅游地游客量的预测研究,本文先构建基于旅游学基础的理论公式,再运用相应的数理统计方法进行数据处理以预测旅游地未来游客量变化趋势。在研究中引入游客量增长"速度"和"加速度"概念以及其他相关变量,构建了旅... 对旅游地游客量的预测研究,本文先构建基于旅游学基础的理论公式,再运用相应的数理统计方法进行数据处理以预测旅游地未来游客量变化趋势。在研究中引入游客量增长"速度"和"加速度"概念以及其他相关变量,构建了旅游地游客量的理论模型,赋予模型中各常数项以旅游学涵义及模型运用条件,结合旅游地生命周期理论探寻旅游地游客量最大值及到达时间的预测问题,在研究理论和方法上取得了一定的进展。 展开更多
关键词 旅游预测 旅游地生命周期 理论模型 数理统计方法
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组合预测模型在我国旅游业预测中的应用 被引量:5
10
作者 刘盛宇 杨桂元 袁宏俊 《科学决策》 2012年第3期28-43,共16页
文章首先选取Holt-Winters非季节指数平滑模型、自回归分布滞后模型以及局部多项式回归模型对中国1978-2011年的国际旅游外汇收入进行定量分析,随后基于预测误差平方和最小方法构造组合预测模型,研究结果表明组合预测模型的精度明显优... 文章首先选取Holt-Winters非季节指数平滑模型、自回归分布滞后模型以及局部多项式回归模型对中国1978-2011年的国际旅游外汇收入进行定量分析,随后基于预测误差平方和最小方法构造组合预测模型,研究结果表明组合预测模型的精度明显优于单项预测模型。 展开更多
关键词 旅游预测 指数平滑 自回归分布滞后 局部多项式 组合预测
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基于百度指数时空分布的旅游趋势预测研究——以上海市为例 被引量:10
11
作者 康俊锋 郭星宇 方雷 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第10期72-81,共10页
科学、准确、便捷、低成本地预测旅游趋势对提高景区的科学管理能力及避免因旅游人数过多导致的公共安全问题具有重要意义.研究选取2011-2018年中国各省级行政区(港澳台除外)与上海市旅游相关的百度指数数据和上海市国内游客数据构建旅... 科学、准确、便捷、低成本地预测旅游趋势对提高景区的科学管理能力及避免因旅游人数过多导致的公共安全问题具有重要意义.研究选取2011-2018年中国各省级行政区(港澳台除外)与上海市旅游相关的百度指数数据和上海市国内游客数据构建旅游趋势预测模型.通过Granger因果检验、 ARIMA模型挖掘公众网络搜索行为与现实旅游行为的映射关系;依据百度指数数据的时空分布规律,采用支持向量机方法对百度指数数据进行聚类,解决不同省份百度指数因变化趋势近似而造成的多重共线问题,优化后的预测模型平均预测精度提升23.36%.研究发现:(1)昨天的搜索者就是今天的旅游者;(2)基于地理位置的旅游空间距离与旅游出游率呈反比、百度指数的地理位置属性有助于提升预测精度. 展开更多
关键词 百度指数 旅游预测 时空分布 ARIMA模型 支持向量聚类 地理信息系统
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基于改进的双并联动态过程神经网络的旅游需求预测 被引量:3
12
作者 戴冰 张培茵 《长春大学学报》 2010年第1期21-23,共3页
为克服前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种改进的双并联动态过程神经网络,对于给定的全连接的过程神经网络,通过优化其连接权值和网络结构,删除冗余连接使之成为部分连接的过程神经网络系统,并给出了基于正交基函数... 为克服前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种改进的双并联动态过程神经网络,对于给定的全连接的过程神经网络,通过优化其连接权值和网络结构,删除冗余连接使之成为部分连接的过程神经网络系统,并给出了基于正交基函数展开的学习算法,从而降低了计算的成本。改进的双并联动态过程神经网络应用于旅游预测问题,结果表明其预测精度能够满足工程需要。 展开更多
关键词 双并联 动态过程神经网络 正交基 旅游预测
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基于搜索大数据的旅游需求自回归分布滞后模型预测研究 被引量:4
13
作者 梁宗经 旷芸 《生产力研究》 2018年第2期15-22,共8页
基于搜索引擎的搜索指数记录了关于某一关键字或某个类别的用户搜索历史,这些时间序列数据可为经济活动的预测提供原始实时依据。文章通过引入搜索大数据构建自回归分布滞后模型(即ARDL模型)预测旅游需求。具体研究内容是以美国2004年1... 基于搜索引擎的搜索指数记录了关于某一关键字或某个类别的用户搜索历史,这些时间序列数据可为经济活动的预测提供原始实时依据。文章通过引入搜索大数据构建自回归分布滞后模型(即ARDL模型)预测旅游需求。具体研究内容是以美国2004年1月至2016年9月入境中国香港旅游人数为因变量、搜索指数的滞后变量为自变量建立自回归分布滞后模型,并进行预测分析。实证结果表明,搜索指数与入境旅游数具有正向相关关系,搜索指数可以提高旅游预测精度。研究结果可为网络信息计量学理论、旅游管理预测提供实证数据参考。 展开更多
关键词 搜索大数据 旅游预测 ARDL模型
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基于ACO_SVM的扬州市旅游业年总收入预测
14
作者 苏丹 杨奥莉 《黑龙江科学》 2024年第5期22-25,共4页
以扬州市2002—2021年旅游业年总收入及相关指标的实际数据为例,引入ACO优化算法对SVM模型的关键性参数进行寻优处理,建立基于ACO_SVM的旅游业年总收入预测模型,并结合MATLAB进行模型实验,最终精度达到93.8%。进行ACO_SVM模型与SVM模型... 以扬州市2002—2021年旅游业年总收入及相关指标的实际数据为例,引入ACO优化算法对SVM模型的关键性参数进行寻优处理,建立基于ACO_SVM的旅游业年总收入预测模型,并结合MATLAB进行模型实验,最终精度达到93.8%。进行ACO_SVM模型与SVM模型两组预测结果对比,验证了基于ACO_SVM的预测模型的有效性,对提高扬州市旅游业与旅行社的服务质量更具参考价值。 展开更多
关键词 旅游业年总收入预测 支持向量机 蚁群算法 参数优化 扬州市
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基于灰色理论的陇南市旅游人数预测 被引量:3
15
作者 程军锋 《甘肃科技纵横》 2019年第4期59-61,共3页
随着人民生活水平的提高和生活方式的转变,人们越来越注重旅游,观光旅游和休闲度假旅游已成为当前的主要度假方式。旅游过程不但有利于人们身心健康发展,而且促进精神境界得到提升。与此同时,旅游也可以助力精准扶贫,实现对当地经济的... 随着人民生活水平的提高和生活方式的转变,人们越来越注重旅游,观光旅游和休闲度假旅游已成为当前的主要度假方式。旅游过程不但有利于人们身心健康发展,而且促进精神境界得到提升。与此同时,旅游也可以助力精准扶贫,实现对当地经济的带动作用。以预测陇南市未来旅游人数为研究目的,基于灰色系统理论预测旅游人数,以2009年至2017年陇南市旅游人口为初始数据,通过建立GM(1,1)模型对未来六年陇南市旅游人数进行了预测,从而反向指导旅游开发,预测结果显示在未来几年陇南市旅游人数呈逐年增加,而且有仍将继续上升的趋势。 展开更多
关键词 灰色理论 旅游预测 GM(1 1)
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基于Mse准则的TSK模糊系统无锡旅游游客量的预测
16
作者 张敬玲 王友明 《江苏商论》 2013年第11期65-67,共3页
随着国民经济高速持续发展和人民生活水平的提高,我国旅游市场日益繁荣,旅游业对国民经济的发展起着不可估量的作用。[1]因此建立正确的、科学的旅游需求预测模型,是制定旅游发展战略,推动旅游业持续发展的理论基础和前提。[2]本文基于... 随着国民经济高速持续发展和人民生活水平的提高,我国旅游市场日益繁荣,旅游业对国民经济的发展起着不可估量的作用。[1]因此建立正确的、科学的旅游需求预测模型,是制定旅游发展战略,推动旅游业持续发展的理论基础和前提。[2]本文基于Mse准则的TSK模糊系统对无锡旅游游客量进行预测,以便有关部门参考。 展开更多
关键词 MSE TSK 旅游预测
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基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测入境旅游人数——以上海市为例 被引量:6
17
作者 康俊锋 符悦 +3 位作者 方雷 李咪咪 谢玉静 周朝阳 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期508-520,共13页
为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击,对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域,选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据,定量分析... 为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击,对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域,选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据,定量分析疫情前后入境旅游人数的空间变化特征及时间变化趋势,并用基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测疫情后的入境旅游人数。结果表明:(1)疫情发生前后,亚洲客源市场一直占据入境旅游市场的核心地位,且传统入境游客与非传统入境游客的比例约为9∶1;(2)入境旅游人数与谷歌搜索指数存在长期正相关及格兰杰因果关系,与确诊病例数无明显相关性;(3)通过对比模型评价指标发现,当ARIMA-LSTM模型的R2大于0.8时,拟合较好,预测误差较单一模型小,预测精度较单一模型高,适用于疫情前、中、后期的旅游人数恢复预测;(4)对2021—2024年入境旅游人数进行恢复预测,发现该期间入境旅游人数呈明显的U形曲线。自2022年12月疫情全面放开后,旅游业逐步恢复,预计入境旅游人数在2024年12月恢复至疫情前水平,即需1.5 a的恢复期。 展开更多
关键词 新冠病毒感染 上海旅游预测 ARIMA-LSTM模型 最小二乘法 谷歌搜索指数
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基于灰色理论和马尔科夫修正的旅游需求预测——以云南省旅游市场为例 被引量:12
18
作者 曾冬玲 喻科 赵清俊 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2016年第4期58-68,共11页
基于灰色模型,以云南省旅游市场为例,对未来进行了短期定量预测,并在此基础上进行了马尔科夫修正;经过模型的运算和多重检验过程,得出了未来三年国内、海外和总市场需求的预测值,并发现,未来三年云南省的旅游总需求将强势回暖,并保持稳... 基于灰色模型,以云南省旅游市场为例,对未来进行了短期定量预测,并在此基础上进行了马尔科夫修正;经过模型的运算和多重检验过程,得出了未来三年国内、海外和总市场需求的预测值,并发现,未来三年云南省的旅游总需求将强势回暖,并保持稳定增长态势;海外需求在2015年迎来爆发式增长,之后又出现回落并趋于平稳;国内游客所占的比重将越来越大,而海外游客所占的比重将越来越小;根据这些结果,提出了相应的政策建议。 展开更多
关键词 灰色理论 Markov修正 旅游预测
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基于SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测 被引量:41
19
作者 梁昌勇 马银超 +1 位作者 陈荣 梁焱 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2015年第1期122-127,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 SVR-ARMA 旅游需求预测 组合模型
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基于网络搜索指数的游客人数预测研究——以新疆阿勒泰冰雪旅游为例 被引量:11
20
作者 李莼 曹艳姣 吕本富 《新疆社会科学》 CSSCI 2016年第6期46-51,共6页
文章主要对新疆阿勒泰地区的旅游需求进行预测。通过选取影响阿勒泰地区旅游人数的影响因子建模,采用网络搜索指数合成方法对旅游人数进行预测,得到2013年9~12月的旅游人数预测数据,较之传统的时间序列模型,预测精度有一定的改进。
关键词 影响因素 网络搜索 旅游人数预测
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