人工智能方法在旅游预测中的应用及评析 被引量：31

1

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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基于JADE-TFT模型的可解释性旅游需求预测研究 被引量：1

2

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

3

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 灰预测模型

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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

4

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 旅游业 游客 旅游预测

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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

5

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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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：11

6

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SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测 被引量：42

7

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 日旅游需求预测 组合模型

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基于Web数据挖掘的旅游需求分析与预测 被引量：10

8

作者 李君轶 杨敏 《旅游科学》 CSSCI 2007年第6期47-52,共6页

文探讨了Web数据应用于旅游需求预测的优势,构建了旅游Web信息组织和旅游需求之间的映射关系,并由此探讨了如何利用Web数据挖掘技术进行旅游需求分析和预测,和建立基于旅游Web数据分析(预测)的知识库的规则,从而明确了其分析和预测流程... 文探讨了Web数据应用于旅游需求预测的优势,构建了旅游Web信息组织和旅游需求之间的映射关系,并由此探讨了如何利用Web数据挖掘技术进行旅游需求分析和预测,和建立基于旅游Web数据分析(预测)的知识库的规则,从而明确了其分析和预测流程,并以陕西省为例进行了实证分析。 展开更多

关键词 weh数据 数据挖掘 旅游需求预测

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基于灰色模型的福建省入境旅游客源预测 被引量：8

9

作者 黄银珠 杨建明 陈雅丽 《北京第二外国语学院学报》 2009年第7期42-47,共6页

旅游需求预测是当今旅游研究的热点之一。根据福建省1979～2007年入境游客量的统计数据,尝试构建灰色GM(1,1)、灰色新陈代谢、灰色—马尔可夫3种预测模型,并借助数据处理系统DPS 7.05软件,对福建省未来5年入境游客量进行了预测。对预测... 旅游需求预测是当今旅游研究的热点之一。根据福建省1979～2007年入境游客量的统计数据,尝试构建灰色GM(1,1)、灰色新陈代谢、灰色—马尔可夫3种预测模型,并借助数据处理系统DPS 7.05软件,对福建省未来5年入境游客量进行了预测。对预测结果的分析表明,灰色预测的马尔可夫修正可以大幅提高预测精度,而灰色新陈代谢模型虽然也可以改善传统的灰色预测模型,但效果并不显著。 展开更多

关键词 灰色预测模型 DPS软件 入境旅游客源预测 福建省

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基于客源地的聚类-ARIMA模型的短期旅游需求预测--以天津欢乐谷主题公园为例 被引量：7

10

作者 段莉琼 宫辉力 +3 位作者 刘少俊 刘泽华 李勇永 葛军莲 《地域研究与开发》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第3期108-112,141,共6页

大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIM... 大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面向客源地的短期旅游需求预测,可为旅游目的地提供更具针对性的旅游需求管理、分析与决策支撑。 展开更多

关键词 短期旅游需求预测 客源地 时间序列聚类 ARIMA模型 天津欢乐谷主题公园

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旅游目的地国国际旅游需求预测方法综述 被引量：33

11

作者 赵西萍 王磊 邹慧萍 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 1996年第6期28-32,共5页

旅游目的地国国际旅游需求预测方法综述赵西萍王磊邹慧萍西安交通大学旅游管理系自１９６１年第一篇名为《国际市场上旅游商品与服务的需求》的文章问世以来，国际旅游需求预测领域活跃着大批学者，他们从多个角度对作为目的地的发达国... 旅游目的地国国际旅游需求预测方法综述赵西萍王磊邹慧萍西安交通大学旅游管理系自１９６１年第一篇名为《国际市场上旅游商品与服务的需求》的文章问世以来，国际旅游需求预测领域活跃着大批学者，他们从多个角度对作为目的地的发达国家和发展中国家的国际旅游需求作出分... 展开更多

关键词 预测方法 旅游需求预测 旅游目的地 国际旅游 方法综述 模型法 德尔菲法 回归模型 澳大利亚 影响因素

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旅游客流量预测:基于季节调整的PSO-SVR模型研究 被引量：15

12

作者 翁钢民 李凌雁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期692-695,共4页

旅游客流量具有明显的非线性和季节性特征,所以采取季节调整方法对样本数据进行预处理,消除季节性的影响,可以提高客流量预测的准确性。同时SVR(支持向量回归机)是一种良好的机器学习方法,非常适合预测研究,辅以PSO(粒子群算法)选取合... 旅游客流量具有明显的非线性和季节性特征,所以采取季节调整方法对样本数据进行预处理,消除季节性的影响,可以提高客流量预测的准确性。同时SVR(支持向量回归机)是一种良好的机器学习方法,非常适合预测研究,辅以PSO(粒子群算法)选取合适的回归参数可以获得更加精确的预测结果。鉴于此,构建一种考虑季节影响的PSO-SVR模型,以北京为例将不同旅游客流量预测方法的拟合优度进行比较。结果显示:季节调整的PSO-SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO-SVR模型,该模型是进行旅游客流量预测的有效工具。 展开更多

关键词 旅游客流量预测 粒子群算法 支持向量回归机 季节调整 均方差比较

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基于区间标度的旅游需求组合预测方法 被引量：2

13

作者 谭丹 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第15期91-93,共3页

针对旅游需求预测中存在的不确定性问题,文章提出一种基于区间标度的旅游需求组合预测模型。为克服旅游需求预测中存在的不确定性因素的影响,构建了基于区间数时间序列的旅游需求组合预测模型,利用最优原理构建了基于区间数的旅游需求... 针对旅游需求预测中存在的不确定性问题,文章提出一种基于区间标度的旅游需求组合预测模型。为克服旅游需求预测中存在的不确定性因素的影响,构建了基于区间数时间序列的旅游需求组合预测模型,利用最优原理构建了基于区间数的旅游需求组合预测模型的组合权重确定方法,给出一种快速确定区间型旅游需求组合预测模型的组合权重计算公式,实证验证了此方法的合理性和可行性。 展开更多

关键词 旅游需求预测 组合预测 组合权重 区间数

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基于旅游微观数据平台的旅游消费类型预测模型研究

14

作者 王赛兰 杨振之 《四川师范大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2017年第1期67-74,共8页

利用旅游微观数据平台中获取的大量旅游消费类数据,建立了一个旅游者消费类型预测模型,在部分缺失旅游消费数据的情况下可以对旅游者的消费类型进行预测和判断。该模型基于监督性学习理论,首先针对已有的完整的消费数据进行学习,使用学... 利用旅游微观数据平台中获取的大量旅游消费类数据,建立了一个旅游者消费类型预测模型,在部分缺失旅游消费数据的情况下可以对旅游者的消费类型进行预测和判断。该模型基于监督性学习理论,首先针对已有的完整的消费数据进行学习,使用学习算法不断降低模型的判断误差,直到可以进行比较准确的数据预测;再根据数据缺失情况的不同,采用BP神经网络和均值插补的方式进行补足;然后通过K-means聚类分析方法,对已经补足的数据进行聚类,从而达到预测判断旅游者消费类型和层次的效果,进而达到在已知部分旅游数据的情况下能对旅游者的消费类型进行预测判断的效果。 展开更多

关键词 旅游消费 旅游微观数据平台 旅游消费类型预测模型 监督性学习理论

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以旅游功能为主的城市轨道交通线路客流预测方法 被引量：11

15

作者 郭旭东 刘永平 王远回 《城市轨道交通研究》 北大核心 2018年第1期49-52,共4页

以深圳轨道交通8号线为例,分析了以旅游功能为主的轨道交通线路的客流特征。针对旅游客流特征,改进了传统的城市轨道交通客流预测方法,利用RP/SP(显示偏好/陈述偏好)调查等手段,提出建立旅游客流预测模型的方法。此方法改变了以往只预... 以深圳轨道交通8号线为例,分析了以旅游功能为主的轨道交通线路的客流特征。针对旅游客流特征,改进了传统的城市轨道交通客流预测方法,利用RP/SP(显示偏好/陈述偏好)调查等手段,提出建立旅游客流预测模型的方法。此方法改变了以往只预测各个预测年限工作日客流数据的惯例,提出针对淡季和旺季的工作日、周末\节假日分别进行客流预测,每个预测年限预测4套客流预测数据,为深圳轨道交通8号线工程可行性研究提供了必要且充足的数据支撑。 展开更多

关键词 城市轨道交通 旅游客流预测 淡旺季客流预测

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基于Bernstein Copula函数的中国入境旅游需求预测 被引量：13

16

作者 朱亮 张建萍 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2017年第11期41-48,共8页

旅游需求的序列相关结构是旅游学研究中长期被忽略的一个问题。在旅游预测建模中,往往假定线性的或者是某种特定的非线性序列相关结构。这种假定虽然为模型构建带来一定的便捷性,但是很可能会影响预测的精确性。该研究引入Bernstein Cop... 旅游需求的序列相关结构是旅游学研究中长期被忽略的一个问题。在旅游预测建模中,往往假定线性的或者是某种特定的非线性序列相关结构。这种假定虽然为模型构建带来一定的便捷性,但是很可能会影响预测的精确性。该研究引入Bernstein Copula函数刻画中国入境旅游需求的序列相关结构,以构建预测模型进行实证分析。实证结果表明,Bernstein Copula模型在旅游预测中具有其优越性。研究的结果为旅游需求建模提供了一个新的思考方向。 展开更多

关键词 序列相关结构 BERNSTEIN COPULA函数 中国入境旅游 旅游需求预测

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基于后疫情时代的旅游需求预测研究 被引量：7

17

作者 孙琼 江晶晶 +1 位作者 李雪岩 唐少清 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第S01期217-226,共10页

后疫情时代,旅游需求预测的实践应用受到重视,而不同研究策略易使学者混淆对研究方法的识别和应用。以往相关文献很少从方法论视角对具体策略进行深入比较分析。综合经典和新兴的旅游需求预测技术,比较分析3类不同的研究策略(即时间序... 后疫情时代,旅游需求预测的实践应用受到重视,而不同研究策略易使学者混淆对研究方法的识别和应用。以往相关文献很少从方法论视角对具体策略进行深入比较分析。综合经典和新兴的旅游需求预测技术,比较分析3类不同的研究策略(即时间序列分析、计量经济分析和人工智能方法),为学者选择预测方法和模型提供参考。 展开更多

关键词 旅游需求预测 比较分析 方法选择

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改进果蝇算法优化回声状态网络的旅游需求预测研究 被引量：11

18

作者 陈明扬 王林 余晓晓 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期307-316,共10页

首先对标准果蝇优化算法FOA进行改进,自适应调整果蝇种群数量和搜索步长,同时优化初始迭代位置,改善算法局部搜索能力和搜索效率。接着将改进的FOA算法AFOA与回声状态网络ESN相结合,构建一个两阶段组合预测模型(AFOA-ESN),通过AFOA优化... 首先对标准果蝇优化算法FOA进行改进,自适应调整果蝇种群数量和搜索步长,同时优化初始迭代位置,改善算法局部搜索能力和搜索效率。接着将改进的FOA算法AFOA与回声状态网络ESN相结合,构建一个两阶段组合预测模型(AFOA-ESN),通过AFOA优化ESN获取其关键参数,将优化后的参数输入ESN,形成最终的组合预测模型。最后利用该模型进行旅游需求预测。实验结果表明,AFOA-ESN模型较自回归移动平均模型、支持向量机模型、BP神经网络、标准ESN网络以及其他预测模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 旅游需求预测 回声状态神经网络 果蝇优化算法

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基于灰色GM(1,N)的生态旅游市场需求预测研究——以越南风雅-格邦国家公园为例 被引量：2

19

作者 阮氏海宁 温作民 《绿色科技》 2013年第1期238-240,共3页

指出了生态旅游市场需求受到众多因素影响,而且各因素之间存在复杂的相关性,因素度量信息不足,所以可以将生态旅游市场需求预测系统视为灰色系统。以风雅-格邦国家公园为分析对象,基于预测模型GM(1,N),分析诸多因素对越南生态旅游市场... 指出了生态旅游市场需求受到众多因素影响,而且各因素之间存在复杂的相关性,因素度量信息不足,所以可以将生态旅游市场需求预测系统视为灰色系统。以风雅-格邦国家公园为分析对象,基于预测模型GM(1,N),分析诸多因素对越南生态旅游市场需求的综合影响,主要考虑各因素之间的相关度基础上选择最合适的因素建立灰色预测模型,从研究结果中可以得到:影响生态旅游市场需求的因素之间,客源地的教育水平最具有相关性,其次是性别,收入以及旅游资源状况等,灰色预测模型的结果表明:2012～2021年越南生态旅游市场需求增长总体呈现上涨趋势,但增幅较为平缓。 展开更多

关键词 旅游需求预测 灰色系统理论 多元灰色预测模型

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基于SEA的AGA-SVR节假日客流量预测方法研究 被引量：9

20

作者 陈荣 梁昌勇 葛立新 《旅游科学》 CSSCI 北大核心 2016年第5期12-23,共12页

节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点。本文提出一种基于季节指数调整（Seasonal Exponential Adjustment,SEA）的自适应遗传算法（Adapt... 节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点。本文提出一种基于季节指数调整（Seasonal Exponential Adjustment,SEA）的自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm,AGA）-支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）预测模型,即基于SEA的AGA-SVR模型,并用国内著名5A级风景区黄山2008~2012年节假日客流量数据对模型进行验证。研究结果表明,基于SEA的AGA-SVR预测模型能够准确处理节假日旅游客流量预测中的非线性和季节性问题,较AGA-SVR和GASVR等方法具有更高的预测精度,在旅游预测领域应用前景广阔。 展开更多

关键词 季节指数调整 支持向量回归 自适应遗传算法 节假日旅游客流量预测

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