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[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。
[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] 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。
[期刊] 经济问题探索  [作者] 姚媛  
泰国是第一批中国公民自费出境旅游目的地国家,每年都吸引着数以万计的中国游客。本文利用X12—ARIMA模型分析了中国游客赴泰旅游的季节性行为模式,并同时分析了近十年泰国旅游危机事件对中国赴泰旅游的影响。以期为中国未来出境旅游研究及出境旅游市场需求预测提供思路,并为旅游目的地国家泰国旅游市场营销提供参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 宋鑫  王维国  
不同数据和不同模型产生不一样的预测结果,也反映了不同的技术范畴,因此,了解不同模型预测的准确性显得尤为重要。为了提高预测的准确性,文章在考虑了时间序列季节性波动的基础上,采用线性模型及非线性模型对中国入境旅游人数、不同目的入境的外国游客数指标数据进行拟合及预测,继而评价两类模型预测结果。结果表明非线性预测模型优于线性预测模型,采用前两年(m=8)作为输入数据进行递归的SVM模型在所有SVM模型中表现良好,对比SVM、MPL和RBF三种模型,RBF模型表现较好。
[期刊] 农业经济  [作者] 张欣然  
近年来,在国家对旅游事业高度重视和大力支持的现实背景下,乡村旅游事业呈现出又好又快的良好发展态势,在有效推动农村地区经济社会快速发展、推动社会主义新农村建设和新型城镇化进程中更是发挥着至关重要的作用。但是受特定的自然因素、社会因素及突发性因素影响,乡村旅游在发展过程中均不同程度地表现出季节性的特征,尤其在旅游淡季非常不利于其经济社会功能的发挥。文章从乡村旅游季节性特征出发,全面分析乡村旅游季节性困境形成的原因,探索破解季节性困境的现实路径。
[期刊] 农业经济  [作者] 张欣然  
近年来,在国家对旅游事业高度重视和大力支持的现实背景下,乡村旅游事业呈现出又好又快的良好发展态势,在有效推动农村地区经济社会快速发展、推动社会主义新农村建设和新型城镇化进程中更是发挥着至关重要的作用。但是受特定的自然因素、社会因素及突发性因素影响,乡村旅游在发展过程中均不同程度地表现出季节性的特征,尤其在旅游淡季非常不利于其经济社会功能的发挥。文章从乡村旅游季节性特征出发,全面分析乡村旅游季节性困境形成的原因,探索破解季节性困境的现实路径。
[期刊] 南方金融  [作者] 中国人民银行广州分行课题组  徐诺金  李豪明  王赤宇  王洪波  卓华  
针对最近10年来广东地区出现现金持续大投放及现金投放呈现显著季节性,尤其是几大传统节假日对现金投放一直具有重大影响的特点,本文根据2000年至2006年广东各月现金投放(或回笼)数据.运用计量分析方法中的季节影响因子,定量分析广东现金投放的季节性特征以及节假日对现金投放量的影响,得出广东现金持续大投放既有季节性因素也有经常性因素的基本结论。
[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...
[期刊] 农村经济  [作者] 李松柏  
都市圈既是我国经济较发达的地区,也是我国老龄化程度较高的区域,较高的经济发展水平推动区域内乡村休闲旅游的迅速兴起。然而,受公共假期分布、带薪休假制度不完善、气候等因素的影响,乡村休闲旅游设施的季节性闲置问题突出。伴随着区域内老龄化程度的加深,城市养老压力不断加大,季节性移居到乡村休闲养老正成为都市老人养老的新选择。本文以长三角都市圈为研究对象,在实地调研的基础上,分析了当前都市圈乡村休闲旅游与老年季节性移居融合发展过程中存在的问题,并提出了破解政策瓶颈、加强村庄环境治理等对策建议。
[期刊] 企业经济  [作者] 演克武  朱金福  
在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。
[期刊] 国土资源科技管理  [作者] 马银超  梁昌勇  路彩红  
日客流量的准确预测能为景区管理决策提供科学可靠的依据。由于受到各种客观因素影响,日客流量不光呈现出强非线性特征,而且具有明显的季节性特征。整年度的日客流量数据跳跃波动过大,整年度模型很难对其进行准确预测。针对这一问题,根据黄山风景区日客流量的分布特点,建立了1、2和12月,3、6和11月,4和5月,7和8月,9和10月以及法定节假日六类预测模型,通过SVR预测方法的实证仿真显示,同年度模型相比基于客流量分布特征的分类模型明显消除了日客流量跳跃波动,有效地提高了预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 肖良  
文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果。
[期刊] 地理科学进展  [作者] 余向洋  张圆刚  朱国兴  李德明  王娟  
针对旅游季节性研究缺乏深入细致的长期纵向跟踪研究和测度方法众多问题,论文采用国内旅游学者尚未使用过的熵测度方法,以黄山风景区连续10 a的日接待数据为基准,深入剖析周、月、年度多个层面的季节性,结果表明:①熵冗余指数测度旅游的年、月、周季节性具有一定的简洁性优势,并且其组合方法具有较强的政策指导意义。采用月度数据计算的熵冗余指数与基尼系数、季节强度指数具有同样的功效,其两两相关性达0.968以上;另外,利用日数据计算的月和周熵冗余指数及与其他指数的组合方法,能够判识各月、各周的季节性变动,具有微观的政策指导意义。②熵分解方法既可以分析历年的季节性趋势,又可以观察出季节性变动趋势的内在根源。根据熵分解结果,黄山风景区季节性变动总体趋缓,月际和周际的季节性波动减弱,但月内周内的不均衡性反而增强。根据案例分析结果,将熵测度方法用于旅游季节性研究,很大程度上完善了旅游季节性研究的理论内涵和测度方法,更为重要的是提升了旅游季节性研究的政策指导作用。
[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。
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