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[期刊] 旅游学刊
[作者]
曲鸣亚
<正>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。因此，为了获取更为准确且可比的国际游客统计数据，方便开展不同国际旅游市场和目的地的相关研究，本文对主要国际旅游目的地的国际游客流量的统计方法进行归纳，为我国的国际游客流量统计提供方法借鉴。此外，本文也对国际游客数据的一些查询渠道进行介绍，方便相关从业者进行国际旅游话题的研究。一、国际游客流量统计的主要方法目前，各国参照的国际游客相关概念的界定标准，是联合国世界旅游组织提出的《2008年旅游统计国际建议》（International Recommendations for Tourism Statistics 2008,IRTS2008），即国际旅游由入境和出境旅游组成，在基准国境内旅游性出行的非居民是基准国的入境游客，
[期刊] 商业研究
[作者]
高群 严艳 熊英
旅游和交通之间存在着密切的关系,游客的流动促进了交通运输的发展,同时,便利的交通条件与方便、快捷、舒适的运输方式也带动了旅游的发展。利用1996-2005年中国31个省区国内外游客量和交通客运量数据,采用面板数据分析方法,对国内外游客与铁路、公路、航空运输之间的关系进行了定量分析。
关键词：
面板数据 定量分析 边际影响 交通旅游
[期刊] 统计与决策
[作者]
那欣兰 石培基 高栓成
旅游客流量是决定旅游业经济效益持续发展的重要因素,游客流量预测也因此成为旅游发展规划的重要内容。文章基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,建立了一种新的旅游人数预测模型,对甘肃省2007年的国际旅游客流量进行预测,并将其结果与神经网络模型预测结果相比较。结果表明,基于LS-SVM的游客预测模型能较准确对旅游人数进行预测,并且避免了如神经网络由于陷入局部最优而过学习的问题,从而为客流量预测提供一种新思路与方法。
关键词：
最小二乘支持向量机 旅游客流量 预测
[期刊] 经济问题探索
[作者]
任乐 崔东佳
随着信息技术的快速发展,互联网成为用户获取资料和信息最快捷的途径之一。网络搜索数据记录了数以亿计的搜索关注与需求,反映了市场主体的行为趋势与规律,为研究社会经济行为提供了必要数据基础。本文以北京市旅游客流量为例,从游客的旅游行为角度建立理论概念框架,揭示了网络搜索数据与游客之间的相关关系。通过搜索相关关键词数据并合成搜索指数,实证了北京市搜索数据与月旅游客流量之间存在协整关系,并结合搜索指数与历史数据构建北京市旅游客流量预测模型。分析结果表明,相比于传统的自回归时间序列模型,本模型的预测2013年2月至4月连续3个月旅游客流量的平均绝对误差仅为5.08%,拟合优度高达97.23%。另外,该预测...
关键词：
网络搜索数据 搜索指数 旅游客流量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈荣 梁昌勇
准确的节假日客流量预测对旅游景区至关重要,然而受各种因素影响,节假日客流量呈现复杂非线性特点和典型季节性趋势。为了解决这种非线性和季节性问题,文章建立基于季节调整的支持向量回归模型(SSVR),并用某风景区2008~2011年节假日的日客流量验证模型的有效性。研究结果表明,SSVR预测节假日客流量效果良好,预测精度优于SVR和BPNN方法。
[期刊] 生态经济
[作者]
严斧 雷凌 蒋江龙 苏江峰 徐小进
1982年以来,张家界市旅游业发展很快,但由于社会和自然诸多因素的影响,客流量年际间仍出现一些波动,年内季节波动尤其明显。旅游客流量的时空差异变化,是旅游经济的固有特性。在客流量波动中,该市主导景区对卫星景区起主导作用。本文分析了该市客流量时空变化的特点、原因及对全市经济与社会发展特别是对旅游业发展的影响,同时提出了减少旅游经济负面影响的对策。
关键词：
张家界市 游客流量 时空变化 季节波动
[期刊] 经济地理
[作者]
马丽君 孙根年 黄芸玛 周瑞娜
系统收集城市客流量及游客网络关注度数据,分析影响客流量及游客网络关注度时空变化的主要因素及其边际效应,构建了国内游客量与游客网络关注度的时空相关模型。结果显示:①气候舒适度、双休节假日等是影响客流量及游客网络关注度年内变化的主要因素,气候舒适度及节假日对客流量和游客网络关注度月指数的边际效应系数分别为0.207、4.173和0.743、5.093;②旅游资源丰度、经济发展水平、人口数量、气候舒适度等是影响客流量及游客网络关注度空间分布的主要因素,其对客流量及游客网络关注度空间分布的边际效应系数分别为37.102、0.683、1.356、47.175和0.397、0.002、0.005、0.786;③游客网络关注度与客流量在时空变化上有较强的相关性,游客网络关注度月指数每变化1%,客流量月指数将增加(或减少)0.611%,游客网络关注度每增加(或减少)1万次,客流量将增加(或减少)125.866万人次。
[期刊] 经济地理
[作者]
钟全林 林宇
旅游客流量是衡量区域旅游业及旅游经济发展快慢的一个重要指标,也是反映旅游区景观质量好坏与综合服务水平高低的一个综合指标。文章依据福州市最近5年(1999—2003年)的旅游客流量及相关的社会经济数据,分年度、季度、月与黄金周等不同时段对近年来福州市区域旅游客流量的现状及其变动状况进行分析,并从旅游景区(点)内在的引力因素与外在的社会环境驱动因素两方面对影响福州市客流量的主要驱动因素进行了分析。
关键词：
旅游客流量 变化 驱动因素 福州市
[期刊] 林业经济
[作者]
袁正新
文章通过对张家界旅游客流量年际间时空变化基本特征的分析,反映出对张家界市的经济、旅游资源开发与利用、生态与环境等问题产生不同程度的负面影响。为减少客流量波动的负面影响,从正确认识武陵源的景观涵义到适当控制旅游服务业发展等5个方面提出了建议。
关键词：
张家界 旅游业 问题 建议
[期刊] 林业经济
[作者]
古圣钰 吴英伟
在"乡村振兴"背景下,乡村旅游成为乡村经济发展新的增长点,其肩负着转移乡村剩余劳动力、提高农产品质量、转变农村土地使用等实现农民增收增效提高提升农村精神文明程度的重大责任。乡村旅游是以"三农"资源为载体的新型业态,对于假日乡村旅游客流量预测的重要性不言而喻。文章基于北京市延庆区2014-2018年节假日的乡村旅游客流量数据,建立PSO算法优化的SVR预测模型,并针对客流量数据的非线性波动和季节性特点,对模型进行季节性调整,最后提出季节性调整的SVR-PSO节假日乡村旅游客流量预测模型,同时将模型预测出来的精度与BP神经网络(BPNN)、自回归滑动平均模型(ARMA)、遗传粒子群寻优(PSO-GA)等方法的预测效果进行比较分析。结果表明:基于PSO参数寻优的SVR支持向量机预测模型(SVR-PSO)在精度上具有较大优势,能有效地对北京市延庆区节假日乡村旅游客流量进行精准预测。对于非线性小样本且季节性变化较大的数据,采用季节性调整的SVR-PSO模型,可以极大地提高预测精度和收敛速度,且调节参数少,简单易行,可以实现模型数据的精准预测。
关键词：
乡村旅游 季节调整 流量预测,高质量发展
[期刊] 管理现代化
[作者]
吕本富 万红杰 刘超群 刘颖
以第九届北京园博会为研究对象,通过时间序列分析和回归模型,探索新浪微博数据对于旅游客流量的预测能力。实证结果显示,正面情绪的微博能够积极的影响未来的客流量,微博情绪作为辅助变量能有效提高客流量的预测精度。基于此,给旅游目的地微博管理提出建议。
关键词：
微博 旅游 客流量 情感倾向性
[期刊] 经济地理
[作者]
熊鹰 董成森
以我国著名的武陵源风景区为例,分析了旅游客流在景区的时空分布,探讨客流活动分布与景区生态旅游承载力之间的关系。结果表明,武陵源景区客流时空分布不均衡;有很强的季节性,淡旺季明显;客流在游览的路线上趋同程度高,导致客流在景区各景点上冷热不均。同时,客流分布与景区生态旅游承载力之间存在负相关关系。最后从生态旅游承载力的角度,提出了协调景区客流活动的对策建议。
[期刊] 会计之友
[作者]
徐超 赵必然 陈勇
区块链技术具有去中心化、防篡改、可追溯等技术特点，可以为审计数据安全提供帮助。然而在实际审计场景应用中，区块链系统由于其本身查询效率低下和查询功能有限等不足，难以满足审计的及时性和功能性需求。文章提出一种基于区块链的审计数据查询系统框架。首先扩展了区块链上存储的数据结构，满足对被审计数据做数据处理的需求；其次，把区块链中的数据同步到其他数据库中，实现数据的快速查询和多类型查询；最后，通过设计同步规则和构建索引，保证数据从区块链到数据库的一致性和快速更新。从仿真实验结果来看，该框架方案在查询效率、查询功能、数据同步等方面具有良好的表现。
关键词：
区块链 查询优化 审计数据
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李琼星 汤照照
为了提高推算公交出行O-D(Origin-Destination)量的精确性,研究利用换乘系数结合公交站点上下车客流量计算公交出行O-D量的方法.通过算例分析,表明该方法精确、简易、可行.
关键词：
公交站点 客流量 换乘系数 O-D量
[期刊] 旅游科学
[作者]
陈荣 梁昌勇 葛立新
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。
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