【摘要】受到季节性、外部冲击和经济周期等因素作用的景区客流波动幅度大,其预测一直是旅游学研究中的难题,尤其是中长期预测。文章采用当前使用极为广泛的最小二乘支持向量机方法(least squares support vector machines,LS-SVM)对黄山风景区客流月度数据(1987年1月～2010年12月)进行了2年时间尺度的预测,结果表明:采用LS-SVM方法进行景区客流中期预测,其预测的各项性能指标均明显优于BP神经网络(Back Propagation Neural Network)、X-12-