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既有线改建市域铁路客流量低迷原因及对策
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作者 徐行方 王皓月 +1 位作者 黄洁 洪世奇 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期228-232,共5页
[目的]针对目前由既有线改建而成的市域铁路普遍存在的客流量低迷问题,有必要系统分析其原因并提出相应对策,以提升运营效益,便利市郊旅客出行。[方法]通过对长江三角洲地区3条既有线改建的市域铁路进行调研,特别是对上海金山铁路全年... [目的]针对目前由既有线改建而成的市域铁路普遍存在的客流量低迷问题,有必要系统分析其原因并提出相应对策,以提升运营效益,便利市郊旅客出行。[方法]通过对长江三角洲地区3条既有线改建的市域铁路进行调研,特别是对上海金山铁路全年客流量进行多维度分析,从时间和空间两个维度总结客流分布特点。基于定量分析,归纳市域铁路客流构成及时空波动特征;结合线路工作人员长期观察,定性分析客流需求及市域铁路对沿线居民的影响。综合定量与定性分析结果,针对3条市域铁路的具体客流现状,重点分析影响市域铁路客流量的因素,并提出提高市域铁路客流量的措施。[结果及结论]我国市域铁路客流量低迷的主要原因包括:市域客流自身特征因素,线路条件的局限性,列车开行方案的局限性,出行便捷性不足,以及市场竞争力不强等。提高市域铁路客流量的措施包括:完善线网规划与建设,提升线路通过能力,优化列车开行方案,完善线路间的衔接换乘,坚持公益性票价政策,推进公交引导发展综合改造等。 展开更多
关键词 市域铁路 改建线路 客流量低迷
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基于改进粒子群优化算法优化LSTM-AM的公交客流量预测
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作者 连莲 穆雅伟 +2 位作者 宗学军 何戡 商家硕 《控制工程》 北大核心 2025年第2期216-225,共10页
为提高公交客流量预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化算法(PSO)来优化具有注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-AM)的公交客流量预测模型。该模型利用注意力机制对LSTM的输入特征进行加权处理,突出对预测结果影响较大的客流特征,... 为提高公交客流量预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化算法(PSO)来优化具有注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-AM)的公交客流量预测模型。该模型利用注意力机制对LSTM的输入特征进行加权处理,突出对预测结果影响较大的客流特征,提高了LSTM对特征变量重要程度的提取和记忆能力。提出利用带有随机因子的非线性动态递减惯性权重并结合自适应柯西变异等操作来改进PSO的寻优性能,利用改进后的NACMPSO算法自动调整LSTM-AM模型的参数达到最优值,解决了LSTM-AM模型参数选取困难的问题,提升了客流预测精度。以公交IC卡数据和天气数据验证了该预测方法的有效性,并设置多组对比实验。结果表明,NACMPSO-LSTM-AM预测模型具有更高的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 客流量预测 粒子群优化 长短时记忆神经网络 注意力机制 公交IC卡数据
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基于卷积长短时记忆网络的短时公交客流量预测 被引量:5
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作者 陈静 张昭冲 +2 位作者 王琳凯 安脉 王伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期476-486,共11页
针对传统的短时客流预测方法没有考虑到时序特征中跨时段客流之间的相似性问题,提出一种改进k-means聚类算法与卷积神经网络和长短时记忆网络相结合的短时客流量预测模型k-CNN-LSTM。通过k-means算法对跨时段时序数据进行聚类,使用间隔... 针对传统的短时客流预测方法没有考虑到时序特征中跨时段客流之间的相似性问题,提出一种改进k-means聚类算法与卷积神经网络和长短时记忆网络相结合的短时客流量预测模型k-CNN-LSTM。通过k-means算法对跨时段时序数据进行聚类,使用间隔统计确定k值,构建交通流矩阵模型,采用CNN-LSTM网络处理具有时空特征的短时客流。该模型能够对具有空间相关性的数据进行较为准确的预测。使用真实数据集对模型进行检验和参数调优,实验结果表明:k-CNN-LSTM模型较其他模型有相对较高的预测精度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 长短时记忆网络 时空数据预测 K-MEANS聚类 客流量预测
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基于ASTLSTM的地铁乘客流量短时预测 被引量:1
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作者 田钊 程钰婕 +3 位作者 张乾钟 牛亚杰 刘炜 杨艳芳 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期55-61,共7页
地铁乘客流量预测是智能交通系统的重要环节,当前大多数预测模型较少对地铁乘客流量进行时空相关性建模,且未考虑空气质量等天气因素带来的影响,存在地铁乘客流量预测准确度不高的问题。针对以上问题,提出基于注意力机制的时空长短期记... 地铁乘客流量预测是智能交通系统的重要环节,当前大多数预测模型较少对地铁乘客流量进行时空相关性建模,且未考虑空气质量等天气因素带来的影响,存在地铁乘客流量预测准确度不高的问题。针对以上问题,提出基于注意力机制的时空长短期记忆(ASTLSTM)网络的地铁乘客流量短时预测模型。首先,对数据进行预处理;然后,利用注意力机制与图卷积网络(GCN)、卷积神经网络(CNN)相融合,挖掘地铁数据中的时空相关性,并通过长短期记忆网络(LSTM)来提取空气质量数据中的外部特征;最后,通过特征融合得到地铁乘客流量预测结果。实验结果表明,ASTLSTM模型与LSTM、Conv LSTM等典型模型相比,在短期的地铁乘客流量预测上都有较高的准确度。 展开更多
关键词 地铁乘客流量预测 时空特征 注意力机制 图卷积神经网络
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高速铁路影响下铁路客流量预测研究 被引量:8
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作者 王炜炜 《铁道运输与经济》 北大核心 2016年第4期42-46,51,共6页
高速铁路开通后,运输能力、安全性、经济性、舒适性、方便性等方面对既有客流分布产生了一定影响。根据客流构成,将客流量分为趋势客流量、转移客流量和诱增客流量?3?部分,分析各类客流量影响因素及变化趋势的差异,分别选用?BP?人工神... 高速铁路开通后,运输能力、安全性、经济性、舒适性、方便性等方面对既有客流分布产生了一定影响。根据客流构成,将客流量分为趋势客流量、转移客流量和诱增客流量?3?部分,分析各类客流量影响因素及变化趋势的差异,分别选用?BP?人工神经网络、灰色模型、重力模型建立高速铁路影响下的铁路客流量预测模型。通过算例验证,铁路客流量预测结果可以为高速铁路运输需求分析和建设提供数据支撑。 展开更多
关键词 铁路客流量预测 趋势客流量 转移客流量 诱增客流量
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高速铁路运营客流量及收入集成估算系统研究 被引量:2
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作者 孟阳 段鹏鑫 +1 位作者 邓康丽 段晓晨 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-28,共9页
针对现行高速铁路决策阶段运营客流量和收入预测误差大,历史数据存在的线性、二维、来源不可靠等问题。在深入分析客流量和收入影响因素的非线性、非确定性、耦合、非平衡性等演变趋势和机理的基础上,深入挖掘历史数据,依据BPNN、改进FC... 针对现行高速铁路决策阶段运营客流量和收入预测误差大,历史数据存在的线性、二维、来源不可靠等问题。在深入分析客流量和收入影响因素的非线性、非确定性、耦合、非平衡性等演变趋势和机理的基础上,深入挖掘历史数据,依据BPNN、改进FC、FIS、粗糙集等理论方法,建立高速铁路运营客流量和收入多维时空基础历史数据库,构建基于BIM、PYTHON的客流量和收入非线性多维智能预测系统,实现对高速铁路运营客流量和收入的准确预测和多维展现。筛选出高速铁路运营客流量和收入相关复杂性影响因素;构建高速铁路运营客流量和收入历史数据多维时空数据支持系统;构建BPNN、改进FC、FIS运营客流量和收入预测模型,提高方法拟合性和预测准确性、有效性;设计并创建基于BIM、PYTHON的高速铁路运营客流量和收入多维智能展现系统,为提升高速铁路投资决策可靠性、可视化、智能化提供了技术和方法支持。 展开更多
关键词 高速铁路 预测 客流量 收入 多维 智能
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基于烟花粒子群算法优化BP神经网络的轨道客流量预测
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作者 徐明明 唐秋生 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第33期14410-14416,共7页
为进一步提高轨道客流量预测的精确度,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)搜索机制下的FWA-PSO-BP轨道客流预测模型。粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)通过将随机因素引入进化方程中实现,不过,由于这种随机... 为进一步提高轨道客流量预测的精确度,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)搜索机制下的FWA-PSO-BP轨道客流预测模型。粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)通过将随机因素引入进化方程中实现,不过,由于这种随机搜索模式会导致粒子群算法的局部搜索功能减弱,很容易出现早熟收敛现象和寻优力不足的情况。为了改进这一问题,通过引入烟花算法中的爆炸火花和突变火花,对粒子的搜索范围和粒子数量进行动态调节,增强粒子群的多样性,使粒子群算法具有局部搜索能力和全局搜索能力的自我调节机制,从而改善粒子群算法的早熟收敛问题,对反向传播(back propagation, BP)神经网络的初始权值与阈值进行更好的优化。以重庆轨道客流数据进行实例验证,结果表明:FWA-PSO-BP模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为2.54%,优于所有其他对比模型。 展开更多
关键词 客流量预测 烟花搜索 爆炸火花 突变火花 平均绝对百分比误差
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国际游客流量统计:方法归纳及数据查询
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作者 曲鸣亚 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2024年第2期6-9,共4页
目前,我国官方公布的入境旅游数据为主要客源国家的年度数据,许多国家的数据序列存在缺失值;而我国对于居民出境旅游行为的统计难以准确获得,以往从签证、口岸等获取的出境游客数据很难涵盖通过转机去往落地签、免签等国家的游客。
关键词 主要客源 出境旅游 年度数据 缺失值 数据查询 出境游客 客流量统计 数据序列
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基于IMPA-RELM的旅游景点客流量预测研究
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作者 占贻畅 秦喜文 +2 位作者 陈冬雪 董小刚 徐定鑫 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1133-1143,共11页
旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多... 旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多样性和群体聚集度的海洋捕食者算法,充分发挥MPA算法探索与开发性能。其次,将改进的海洋捕食者算法用于优化正则化极限学习机(IMPA-RELM)的权重与偏置,以归一化均方根误差作为适应度函数,确定最佳权重和偏置参数。最后,将所构建的IMPA-RELM模型应用于九寨沟和查干湖景区单日客流量预测研究。实验结果表明,所提出的IMPA-RELM模型不仅显著提升了RELM的模型性能,相比于LS-SVM、BPNN和LSTM等基线模型,也具有更强的预测性能与泛化能力,能够为景区运营管理和旅游政策制定提供重要参考。 展开更多
关键词 景点客流量预测 海洋捕食者算法 机器学习 正则化极限学习机 参数优化
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上海轨道交通全网客流量创历史新高
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《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第4期60-60,共1页
2024年3月8日,适逢“三八”国际妇女节,同时又是周五,在“气候+节日+小周末”等多重因素叠加效应的带动下,当天上海轨道交通全网客流量创下新高,达到1339.7万人次(不含磁浮线),其中,进站客流量为746.6万人次,换乘客流量为593.1万人次。... 2024年3月8日,适逢“三八”国际妇女节,同时又是周五,在“气候+节日+小周末”等多重因素叠加效应的带动下,当天上海轨道交通全网客流量创下新高,达到1339.7万人次(不含磁浮线),其中,进站客流量为746.6万人次,换乘客流量为593.1万人次。较上一纪录,即2019年,同样是3月8日的1329.4万人次,增加了10.3万人次。其中,有5条线路的客流量创单线历史新高,有6条线路单日客流量突破百万人次。 展开更多
关键词 上海轨道交通 客流量 磁浮线 换乘客流 叠加效应
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基于SARIMA模型的北京地铁进站客流量预测 被引量:53
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作者 王莹 韩宝明 +1 位作者 张琦 李得伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期205-211,共7页
通过对北京地铁2013年5月-7月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列(SARIMA)模型对北京地铁进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预... 通过对北京地铁2013年5月-7月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列(SARIMA)模型对北京地铁进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预测结果能够较准确地描述北京地铁进站客流量的变化趋势,平均误差为0.3%.说明此模型适用于地铁进站客流量的短时预测,基于预测结果进一步分析北京地铁进站客流量的特点,为进一步优化进站设施布置、组织进站流线、高效安全的地铁运营组织提供参考建议. 展开更多
关键词 城市交通 客流量预测 SARIMA模型 进站客流量 时间序列
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城市轨道交通新站开通初期实时进出站客流量预测 被引量:18
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作者 姚恩建 周文华 张永生 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期119-127,共9页
针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边... 针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边土地利用的相关性;基于该相关性,通过聚类分析构建新站与相似既有车站的映射关系,提出支撑新站客流预测的历史数据库构建方法;在此基础上,结合实时客流特征改进非参数回归算法,提出新站开通初期实时进出站客流量预测方法;利用广州地铁客流数据进行新线开通初期实时进站量预测的案例分析。结果表明:该方法具有良好的预测精度,新站开通初期实时进站客流量预测的平均绝对误差不大于16人次,可满足城市轨道交通精细化的运营管理需求。 展开更多
关键词 城市轨道交通 新站开通 进出站客流量 实时客流量预测 非参数回归
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基于数据挖掘的景区客流量预测模型研究 被引量:1
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作者 吴学成 《现代电子技术》 2021年第15期159-162,共4页
针对当前方法无法描述景区客流量变化特点的难题,为了提高景区客流量预测精度,提出了数据挖掘的景区客流量预测模型。首先利用互联网收集景区客流量历史数据,根据嵌入维和延迟时间构建景区客流量预测训练集合;然后采用机器学习算法对景... 针对当前方法无法描述景区客流量变化特点的难题,为了提高景区客流量预测精度,提出了数据挖掘的景区客流量预测模型。首先利用互联网收集景区客流量历史数据,根据嵌入维和延迟时间构建景区客流量预测训练集合;然后采用机器学习算法对景区客流量训练集合进行学习,建立景区客流量预测模型;最后采用景区客流量预测实例分析该模型的优越性。结果表明,基于数据挖掘的景区客流量平均预测精度超过90%,能够满足景区客流量管理预测精度要求,而且预测效果要优于当前经典的景区客流量预测模型。 展开更多
关键词 预测模型 景区客流量 数据挖掘 性能对比 客流量预测 预测精度
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丽江旅游气候舒适度与年内客流量变化相关性分析 被引量:79
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作者 曹伟宏 何元庆 +3 位作者 李宗省 王淑新 王春凤 常丽 《地理科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期1459-1464,共6页
利用丽江1954-2009年的气候资料,对丽江旅游气候舒适度进行了评价,划分出其等级和旅游适宜期年内分布;结合2006-2010年丽江海外旅游、国内旅游的客流量月指数,在对气候舒适度及特殊影响因素赋值的基础上,采用OLS方法建立线性回归方程。... 利用丽江1954-2009年的气候资料,对丽江旅游气候舒适度进行了评价,划分出其等级和旅游适宜期年内分布;结合2006-2010年丽江海外旅游、国内旅游的客流量月指数,在对气候舒适度及特殊影响因素赋值的基础上,采用OLS方法建立线性回归方程。结果显示:气候舒适度与旅游地年内客流量变化有密切关系。海外客流量年内变化分2个时段,在10月-次年4月干季,受气候舒适度影响极其显著,此外还受新年、圣诞假期的影响,海外客流量月指数气候弹性系数为1.31%;在5-9月雨季则呈现较均匀分布状态,平均月指数为8.33%。国内游客客流量变化全年主要受气候舒适度影响,同时还受7、8月暑假及"十一"黄金周影响,客流量月指数气候弹性系数为0.56%。 展开更多
关键词 气候舒适度 客流量变化 相关性分析 丽江
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区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析——以四川为例 被引量:176
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作者 龙茂兴 孙根年 +1 位作者 马丽君 王洁洁 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2011年第3期93-97,共5页
依托百度指数平台,根据其关键词叠加检索规则,获取2009年四川旅游网络用户关注度数据。研究发现,在惯常环境条件下,区域旅游网络用户关注度与实际旅游客流具有极强的正相关性。区域旅游网络用户关注度在时空上存在3个层次的波动变化特征... 依托百度指数平台,根据其关键词叠加检索规则,获取2009年四川旅游网络用户关注度数据。研究发现,在惯常环境条件下,区域旅游网络用户关注度与实际旅游客流具有极强的正相关性。区域旅游网络用户关注度在时空上存在3个层次的波动变化特征:一是全年呈现"双峰"模式变化,四川省的"双峰"值出现于3月底至5月底、6月低至10月初;二是月内旅游网络用户关注度以周为周期呈波峰状有序波动,双休日为峰谷,工作日为峰脊;三是在节假日前后呈规则变化,节前为高峰凸起,节后则是低丘缓坡。用户关注度此种变化特征与现实旅游客流的波动变化相映照。同时,四川旅游用户关注度数值变化与旅行社接待国内客流量变化,在时序维度和区域空间维度上均具有较高的耦合性,旅游网络用户关注度变化较之于现实客流量具有超前性,其时间长度约为半个月左右。 展开更多
关键词 区域旅游 关注度 客流量 四川省
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基于乘积ARIMA模型的城市轨道交通进出站客流量预测 被引量:54
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作者 蔡昌俊 姚恩建 +1 位作者 王梅英 张永生 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期135-140,共6页
基于城市轨道交通自动售检票(Automatic Fare Collection,AFC)系统采集的进出站客流的历史数据,构建乘积差分自回归移动平均(Auto_Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,实现对进出站客流量的精确预测.通过自相关和偏自相... 基于城市轨道交通自动售检票(Automatic Fare Collection,AFC)系统采集的进出站客流的历史数据,构建乘积差分自回归移动平均(Auto_Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,实现对进出站客流量的精确预测.通过自相关和偏自相关函数进行数据的平稳性和周期性分析,消除趋势性和周期性特征影响;考虑到处理后数据的周期性和短期相关性之间的乘积关系,构建乘积ARIMA进出站客流预测模型,并以广州地铁各车站进出站客流量数据为例进行了模型的参数标定.模型预测值与实际值的对比分析显示该模型的平均绝对百分误差保持在5%以内,表明该模型具有很高的预测精度和良好的适用性. 展开更多
关键词 交通运输规划与管理 城市轨道交通 进出站客流量 乘积ARIMA模型
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城市旅游客流量—网络关注度空间分布特征与耦合分析 被引量:71
17
作者 汪秋菊 黄明 刘宇 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期102-106,F0003,共6页
为反映城市旅游客流量与网络关注度空间分布特征及两者耦合关系,结合杭州市38个3A级以上景点(区)旅游客流量与网络关注度数据,采用ArcGIS生成Voronoi多边形构造旅游景点的地理空间边界,测算各景点客流量与网络关注度密度,利用局部多项... 为反映城市旅游客流量与网络关注度空间分布特征及两者耦合关系,结合杭州市38个3A级以上景点(区)旅游客流量与网络关注度数据,采用ArcGIS生成Voronoi多边形构造旅游景点的地理空间边界,测算各景点客流量与网络关注度密度,利用局部多项式空间插值方法,生成客流量、网络关注度密度空间分布图,并采用非参数计量方法,分析两者空间对应变动关系。研究表明:旅游客流量与网络关注度数据空间化是实现空间表达及分析两者关系的重要手段。杭州旅游客流量、网络关注度分别形成"双峰"、"多中心"的空间格局。除千岛湖风景区和浙西大峡谷两个景点外,杭州3A级以上景点旅游客流量与网络关注度密度存在显著正相关。这一结论揭示了多个景点旅游客流量与网络关注度密度具有明显呼应的关系,同时也表明了旅游需求的变化及景区的区位交通条件是影响两者耦合的重要因素。 展开更多
关键词 客流量 网络关注度 空间分布 Voronoi多边形 杭州
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改进遗传算法优化BP神经网络的旅游景区日客流量预测 被引量:28
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作者 宋国峰 梁昌勇 +1 位作者 梁焱 赵树平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第9期2136-2141,共6页
为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的预测方法.通过设计多层阶梯结构染色体,改进编码方式、适应度函数和遗传算子,引入自适应交叉、变异概率,实现对BP神经网络网络结构和初始网络权重的... 为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的预测方法.通过设计多层阶梯结构染色体,改进编码方式、适应度函数和遗传算子,引入自适应交叉、变异概率,实现对BP神经网络网络结构和初始网络权重的同步全局优化,提高BP神经网络预测模型的非线性学习和泛化能力.将该预测方法应用到黄山风景区日客流量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法对旅游景区日客流量具有更好的非线性拟合能力和预测准确性. 展开更多
关键词 景区日客流量预测 BP神经网络 遗传算法 多层阶梯结构染色体
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奥运场馆水立方的客流量与网络关注度关系分析 被引量:19
19
作者 汪秋菊 贾宇 +1 位作者 刘宇 王静 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2013年第5期118-124,134,共8页
根据消费者购买决策理论,分析旅游目的地客流量与网络关注度的关系,比较水立方2010年8月1日—2011年12月31日期间每日客流量与网络关注度变化曲线,采用非结构性方法建立VAR模型,判断两者之间的动态影响关系.结果表明:水立方旅游网络关... 根据消费者购买决策理论,分析旅游目的地客流量与网络关注度的关系,比较水立方2010年8月1日—2011年12月31日期间每日客流量与网络关注度变化曲线,采用非结构性方法建立VAR模型,判断两者之间的动态影响关系.结果表明:水立方旅游网络关注度与客流量之间存在双向Granger因果关系,同时两者之间的时滞效应也是存在的.旅游前1d网络关注度增加,当天客流量也会增加.客流量与7、8d后旅游网络关注度呈显著负相关.依赖网络信息源传播信息的游客在整个旅游消费群体中的比例大,是水立方客流量与网络关注度两者相互影响的重要前提. 展开更多
关键词 客流量 网络关注度 VAR模型 旅游目的地 水立方 奥运场馆
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西安旅游气候舒适度与客流量年内变化相关性分析 被引量:130
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作者 孙根年 马丽君 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2007年第7期34-39,共6页
气候舒适度是影响旅游地开发的重要因素,直接影响到旅游季节的长短及客流量的年内变化。利用近30年气候资料,对西安及周边山地旅游气候舒适性进行了评价,划分了适宜性等级和时段分布;结合2000—2002年入境旅游、国内旅游和本地游憩客流... 气候舒适度是影响旅游地开发的重要因素,直接影响到旅游季节的长短及客流量的年内变化。利用近30年气候资料,对西安及周边山地旅游气候舒适性进行了评价,划分了适宜性等级和时段分布;结合2000—2002年入境旅游、国内旅游和本地游憩客流量的年内变化,划分了旅游活动的淡旺季和月指数;在对气候舒适度与特殊因子数值化的基础上,采用OLS方法建立了客流量月指数与气候舒适度的相关性,结果显示:入境游客年内变化受气候影响,入境旅游月指数气候弹性系数3.44%;大雁塔和骊山国内旅游不仅受气候舒适性影响,还受“五一”和“十一”黄金周影响,客流量月指数气候弹性系数为2.06%和2.33%;太白山和楼观台本地居民游憩,还受4—5月春游、8月学生暑假和9月秋淋的影响,客流量月指数的气候弹性系数为2.99%和2.64%。本项研究为西安市及周边客流量预测和景区规划提供了科学依据。 展开更多
关键词 气候舒适度 客流量月变化 相关性分析 西安市
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