河南省旅游外汇收入的ARIMA预测模型

在分析1982年～2007年河南省旅游外汇收入额年度数据的基础上,建立了旅游外汇收入额的ARIMA(p,d,q)模型.实证结果表明:ARIMA(1,1,1)模型提供了较准确的预测效果,可以用于未来的短期预测.该模型还可为制定河南省入境旅游的政策和规划提供可靠的依据.     

灰色模型在旅游客源市场预测中的运用

通过对近几年来江苏省海外客源市场日本游客数量的统计数据分析,根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论中一种特殊的线性动态预测模型,建立了旅游人数与旅游时间的GM(1,1)灰色预测模型,探讨了GM(1,1)灰色预测模型在旅游客源市场预测中的应用问题,以期对今后游客数量的预测,合理规划客源市场提供科学的依据.     

基于GM(1,l)阳泉旅游人数预测的数学模型

本文先简要介绍了GM(1,l)模型及残差检验,并以2007年至2013年阳泉的旅游人数为基础,建立了GM(1,l)模型.通过使用MATLAB软件进行求解,得到阳泉旅游人数的规律,通过分析模型的级比、残差、相对误差,验证了该模型具有较高的精度,可以用来预测2013年以后阳泉每年的旅游人数.最后用该模型预测出了从2014年至2018年阳泉市每年的旅游人数.     

基于组合模型的陕西省旅游市场需求预测

为提高旅游需求预测的精度,提出一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测方法,该方法能够同时考虑旅游统计数据的线性和非线性规律.以陕西省接待入境游客人数为例,采用组合模型进行了综合分析与预测,预测结果表明组合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,在旅游预测中是可行的、有效的.     

ARIMA模型对我国旅游业可持续发展的实证研究

以国内游客人数为研究对象,建立适当模型,分析我国旅游业可持续发展状况。选取1985年至2015年我国国内游客人数为样本,运用Eviews6.0建立ARIMA模型。最终建立ARIMA)1,2,0(模型。经检验,模型拟合效果很好(MAPE=7.363),预测精度极高(99.56%)。ARIMA模型对游客人数的短期预测是合理的,且"十三五"时期国内游客人数呈趋势性增长。     

基于ARIMA模型的国内旅游人数预测研究

以我国1985—2005年各年的国内旅游人数为例,运用计量经济学软件Eviews建立时间序列模型ARIMA(p,d,q),并对未来五年内国内旅游人数做出预测,结果表明预测结果满足精度要求,具有较强的实用性。     

浙江省卫生技术人才需求预测

本文基于2002～2007年浙江省卫生技术人员人数资料,利用SPSS统计分析软件中的ARIMA模型,建立了卫生技术人才需求预测模型,建立了人才缺口量的计算模型,预测了浙江省卫生技术人才需求总数,以及每年需要补充的人才的数量,为政府决策、高校专业设置及招生、就业工作等提供参考。     

LSTM和Prophet模型在肺结核发病数预测中的应用

为预测肺结核发病数,建立了两种能够较为精确描述以及预测肺结核发病数的模型.根据中国疾控中心提供的2007年7月至2019年6月肺结核发病数的数据,运用LSTM模型和Prophet模型对中国肺结核发病数进行预测,并将该两种模型的预测性能与ARIMA、GM(1,1)模型进行对比.结果表明,Prophet模型预测性能最佳,其MAE值与RMSE值分别为5 124.33、5 905.32,LSTM模型预测性能次之,ARIMA模型预测性能最差.     

基于BP神经网络的山西省旅游人数预测

基于BP神经网络技术,以MATLAB7．0为平台,时间序列1996—2011年旅游人数为数据基础,考虑到山西省海外旅游人数与国内旅游人数各自随时间的变化特征,分别对两种原始数据进行了插值处理及BP神经网络模型的训练,从而对2012—2015年山西省海外旅游人数及国内旅游人数分别进行预测,得到2012—2015年山西省海外旅游人数分别为172．75万人,185．39万人,189．16万人及219．03万人,国内旅游人数为16365万人,17876万人,18298万人,19348万人,两组数据均续前期持续增长趋势,且加和得到未来4年山西省旅游总人数为16540万人,18060万人,18500万人及19570万人,旅游总人数也以10％的增长率持续增加。结果表明,本研究预测结果可信度较高且较为合理,也为人口数据预测提供了新的预测思路。     

安徽省国际旅游业发展现状和对策分析

安徽省是旅游资源大省,国际旅游业的发展优势突出,现已成为安徽省重点发展产业.本文在分析安徽省国际旅游业发展优势的基础上,阐述了海外客源市场的年际变化、空间分布、消费状况,着重探讨了其海外客源市场开发中存在的主要问题,进而对今后的海外客源市场开拓、国际旅游经济效益的提高提出了一些基本思路.