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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
1
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。
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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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题名
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
1
作者
段莉琼
宫辉力
刘少俊
刘泽华
李勇永
葛军莲
机构
首都师范大学资源环境与旅游学院
国家旅游局信息中心
南京师范大学地理科学学院
南京大学地理与海洋科学学院
出处
《地域研究与开发》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第3期108-112,141,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41671145,41301144)
国家旅游局青年专家培养计划项目(TYETP201312)
文摘
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。
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
Keywords
short-term tavel demand forecasting model
tourist origin
time-series clustering
ARIMA
Tian- jin Happy Valley Theme Parky
分类号
F590 [经济管理—旅游管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
段莉琼
宫辉力
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
7
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