基于灰色模型與bp神經(jīng)網(wǎng)絡的青島旅游需求預測模型

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1、基于灰色模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的青島旅游需求預測模型摘要：本文主要研宄青?u市旅游需求預測的有關問題。本文首先對搜集的數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，利用主成分分析得到影響旅游需求的主成分，以旅游人口建立GM(1,1)模型，進而將模型推廣到GM(1,N)模型，并進行殘差檢驗確保其可靠性；其次，對影響旅游需求的因素進行GM(1，1)灰度預測，并利用預測數(shù)據(jù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對GM(1，1)模型進行優(yōu)化改進，最后，分析得到運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預測的結果更為準確。關鍵詞：青島市旅游需求預測；主成分分析；灰度預測；BP神經(jīng)網(wǎng)絡一、問題重述青島是一座歷史文化名城，作為重要的濱海

2、城市之一，旅游的發(fā)展顯得尤其重要，希望通過建立青島市旅游需求的預測模型，給規(guī)劃本市旅游業(yè)的發(fā)展提供幫助。1.根據(jù)獲得的旅游需求的預測資料、數(shù)據(jù)及對相關部門的了解情況，分析旅游資源、環(huán)境、交通、季節(jié)、費用和服務質(zhì)量等相關因素對旅游需求的影響，建立青島市旅游需求預測模型；1.評價你的模型的優(yōu)缺點，有何改進措施？二、模型假設假設1:所有旅游者對青島的偏好程度相同；假設2:旅游者的人數(shù)在預測年份內(nèi)不會超過青島市的最大環(huán)境容納量；假設3:影響青島旅游需求的要素相互獨立，各個因素之間不會相互影響；假設4:尋找到的所有數(shù)據(jù)具有一定的可信性，不存在重大誤差；假設5:未來幾年青

3、島不會出現(xiàn)如展覽會等重大事件假設6:我國政局環(huán)境穩(wěn)定，經(jīng)濟和對外政策等沒有重大調(diào)整。三、問題1:模型的建立與求解1.問題分析問題要求建立青島市旅游需求預測模型，以分析旅游資源、環(huán)境、交通、季節(jié)、費用和服務質(zhì)量等相關因素對旅游需求的影響。本文擬根據(jù)旅游目的地系統(tǒng)的特點，利用青島旅游政務網(wǎng)、國家統(tǒng)計局等相關數(shù)據(jù)，建立青島旅游需求預測模型。首先將對搜集的數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，利用主成分分析得出影響旅游需求的主成分，隨后以旅游人口為對象建立GM(1，1)模型，對青島未來幾年的旅游需求進行預測，然后將模型推廣到GM(1，N)模型，預測出青島旅游需求的情況，最后為保證模型

4、的可靠性，將對結果進行殘差檢驗。1.模型準備(1)旅游目的地系統(tǒng)根據(jù)Buhalis的目的地6A模型及吳必虎等學者構建的旅游目的地系統(tǒng)模型，本文認為旅游目的地系統(tǒng)是一個綜合復雜的系統(tǒng)，其主要構成因素如下圖所示：(2)數(shù)據(jù)預處理本文采用多指標綜合評價方法，結合旅游目的地構成因素，從旅游管理機構、服務設施、基礎設施這三個方面入手，選取游客數(shù)、旅游收入、人均GDP等11項評價指標進行分析，由于指標的量綱不同，所以采用比重法對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，公式如下：本文采集了2005年-2014年的青島旅游數(shù)據(jù)，并進行無量綱化處理，結果如下：2.灰度預測模型的建立與求解(1)主

5、成分分析的求解本文認為青島市旅游需求可以用游客數(shù)進行衡量，故對其他10個評價指標進行主成分分析，己知相關系數(shù)矩數(shù)為：由上表可知，GM（1，N）模型的相對殘差最大為0.0342