- 年份
- 2024(2805)
- 2023(4174)
- 2022(3760)
- 2021(3626)
- 2020(3238)
- 2019(7783)
- 2018(7834)
- 2017(15610)
- 2016(8515)
- 2015(9601)
- 2014(9793)
- 2013(9408)
- 2012(8409)
- 2011(7694)
- 2010(8136)
- 2009(7485)
- 2008(7180)
- 2007(6277)
- 2006(5415)
- 2005(4740)
- 学科
- 济(36650)
- 经济(36624)
- 管理(22004)
- 方法(21014)
- 业(20761)
- 企(17888)
- 企业(17888)
- 数学(17833)
- 数学方法(17332)
- 理论(9037)
- 农(8122)
- 中国(7733)
- 业经(7295)
- 学(6992)
- 财(6093)
- 地方(5841)
- 农业(5625)
- 贸(5190)
- 贸易(5186)
- 易(5019)
- 和(4965)
- 教学(4863)
- 技术(4617)
- 环境(4530)
- 划(4480)
- 制(4411)
- 策(4384)
- 务(4001)
- 融(3972)
- 金融(3972)
- 机构
- 学院(121397)
- 大学(119114)
- 管理(49567)
- 济(44808)
- 经济(43813)
- 理学(43321)
- 理学院(42841)
- 管理学(41588)
- 管理学院(41371)
- 研究(37135)
- 中国(27469)
- 京(25232)
- 科学(24280)
- 财(19478)
- 所(18398)
- 范(17745)
- 师范(17564)
- 江(17336)
- 业大(17165)
- 中心(17086)
- 农(17001)
- 研究所(16845)
- 北京(16178)
- 财经(15980)
- 经(14480)
- 州(14353)
- 师范大学(14059)
- 技术(13489)
- 院(13287)
- 农业(13271)
- 基金
- 项目(81829)
- 科学(64870)
- 基金(59145)
- 研究(57896)
- 家(51491)
- 国家(51108)
- 科学基金(44735)
- 社会(35658)
- 社会科(33869)
- 社会科学(33858)
- 省(33236)
- 基金项目(31323)
- 自然(31056)
- 自然科(30378)
- 自然科学(30375)
- 自然科学基金(29801)
- 教育(28388)
- 划(27643)
- 资助(26659)
- 编号(23878)
- 重点(18315)
- 成果(18243)
- 发(17453)
- 部(17311)
- 创(16905)
- 课题(16553)
- 科研(15693)
- 创新(15643)
- 大学(15240)
- 计划(15067)
共检索到168784条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 统计研究
[作者]
任来玲 赵茂宏 赵丽君
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈萍萍
文章基于G省某一旅游城市的旅游航班、运量及游客的月度数据,利用MAE(平均绝对误差)、RMSE(均方百分比误差)和MAPE(平均绝对百分比误差)来论述在旅游需求预测中这三种方法与模型的预测效果,并做了简略评价。
关键词:
时间序列 旅游需求 预测模型
[期刊] 旅游学刊
[作者]
陶伟 倪明
旅游需求预测在国家旅游发展政策制定和战略规划和决策等方面有着极为重要的作用。西方学者对于旅游需求预测的研究主要侧重于旅游需求模型与实证分析。我国旅游需求预测研究主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨。本文基于对中西方研究差距与差异的对比分析,讨论了旅游需求预测的难点、全球及中国旅游需求预测的各种问题,明确提出了中国旅游需求影响因素的分类方法及旅游需求预测研究的未来指向。
关键词:
旅游需求 预测 理论基础 模型
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
段莉琼 宫辉力 刘少俊 刘泽华 李勇永 葛军莲
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
[期刊] 管理评论
[作者]
章杰宽 朱普选
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
段莉琼 宫辉力 刘少俊 刘泽华 李勇永 葛军莲
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。
[期刊] 商业研究
[作者]
李君轶 马耀峰 杨敏
旅游者的需求和消费行为始终是中国旅游研究的前沿问题。我国在旅游市场需求预测研究方面也进行了不断的探索,取得了丰硕的成果。通过对国内旅游市场需求预测近30年的研究成果的系统梳理,总结我国旅游市场需求预测研究的轨迹和特点,为我国进一步进行旅游市场需求预测研究提供借鉴。
关键词:
旅游市场 需求预测 方法
[期刊] 旅游学刊
[作者]
赵西萍 王磊 邹慧萍
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...
[期刊] 经济地理
[作者]
李志龙 陈志钢 覃智勇
针对旅游预测中常存在旅游因子难以确定、样本容量小等特点,探讨了一种新的预测方法——支持向量机回归算法(SVR)在旅游需求时间序列预测中的应用。以2004年1月至2007年4月的中国入境旅游人数月度数据为样本,建立了入境旅游需求预测的SVR模型。通过对模型的检验并与神经网络模型(BPNN)的比较,其结果表明SVR模型更优于BPNN模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖智,叶煜岚
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 预测 粗糙集 动态
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡小建 张美艳 卢林
文章选取1993—2014年社会物流总额衡量物流需求,定量分析社会物流总额与GDP、物流总费用、固定资产投资和进、出口总额的关系。采用MATLAB软件进行编程模拟,构建了物流需求多元非线性组合回归预测模型。结果表明:多元非线性组合回归预测模型预测效果明显优于多元线性回归、指数平滑法、多项式拟合(2次)及非线性预测法(幂函数)。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
闫俊爱
随着市场经济的不断完善 ,人才资源得到合理的配置后 ,原来由许多人才能创造的财富 ,现在只需少数人就可以创造出来 ,所以企业对人才绝对数量的需求并非无限增长。本文在对人才预测理论和方法以及影响专门人才需求预测的因素分析基础上 ,建立了市场经济条件下人才预测模型和参数。
关键词:
市场 人才 预测 模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡小建 张美艳 卢林
文章选取1993—2014年社会物流总额衡量物流需求,定量分析社会物流总额与GDP、物流总费用、固定资产投资和进、出口总额的关系。采用MATLAB软件进行编程模拟,构建了物流需求多元非线性组合回归预测模型。结果表明:多元非线性组合回归预测模型预测效果明显优于多元线性回归、指数平滑法、多项式拟合(2次)及非线性预测法(幂函数)。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄虎
为了提高区域物流需求预测的能力,文章从区域经济等影响因素指标与区域物流需求之间的内在关系的角度,利用主成分分析对各影响因素指标进行处理,构造了基于主成分分析-SVR的"影响因素-区域物流需求"预测模型。在选择适当的参数和核函数的基础上,对上海市物流需求量进行仿真,通过与标准的-SVR方法和线性回归方法进行了对比,发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式:WXtxt
删除