基于时间序列修正算法的我国入境旅游人数预测

摘要：

为了对我国入境旅游游客量进行准确预测,提出一种将ARIMA模型与RBF神经网络相结合的算法.以我国2009年1月到2014年4月我国入境旅游游客量月度数据为研究对象,利用该模型对我国入境旅游游客量进行初步预测,计算残差,再利用RBF神经网络对残差进行拟合预测,并对ARIMA预测结果进行修正.结果表明:利用RBF神经网络对ARIMA模型进行修正,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于我国入境旅游游客量预测是一种较可靠的算法.

关键词：入境游客量、ARIMA、残差、RBF神经网络、预测

所属期刊栏目：31

分类号：F592.3(旅游经济)

在线出版日期：2015-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：126-128,封4