【正文】
知識(shí) .................................. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 模型一的建立與分析: ...................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第四章 模型評(píng)價(jià) ..................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 理學(xué)院 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 1 基于灰色模型的旅游需求預(yù)測(cè)問(wèn)題 摘 要 本文根據(jù)中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和中國(guó)旅游網(wǎng)公布的數(shù)據(jù),運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析理論分析了北京市的旅游資源、環(huán)境、交通、費(fèi)用和服務(wù)質(zhì)量等因素對(duì)旅游需求的影響,并在此基礎(chǔ)上建立了旅游需求的灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)了北京未來(lái)幾年的旅游需求的發(fā)展趨勢(shì)。s Republic of China and China Travel Network, the use of gray relational analysis theory Beijing tourism resources, the environment, transportation, cost and quality of service and other factors of tourism demand, and on this basis established tourism demand gray Model to predict the Beijing tourism demand trends in the next few years. The same time, the shortings of gray prediction model, this paper introduces a model of logistic population projections, will be applied to tourism demand forecasting, using the least squares method to get the value of the two parameters, infer its maximum in Beijing Overseas Tourism number. Further, we assume that Beijing acmodate the largest number of tourists will not change in a short period of time, year by year historical data to calculate the changes in the growth rate of the number of tourists, gray system GM (1,1) model to predict the development, further correction model, more ideal prediction model. Key words: Grey Forecasting Model。 理學(xué)院 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 3 第一章 引 言 隨著社會(huì)的發(fā)展,旅游業(yè)已發(fā)展成為當(dāng)今世界最大的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè),已成為現(xiàn)代人日常生活不可缺少的組成部分,我國(guó)的旅游資源極其豐富,是一個(gè)國(guó)際旅游大國(guó)。 ( 2)可以利用國(guó)內(nèi)外已有的與旅游需求預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)相關(guān)的數(shù)學(xué)建模資料和方法,分析這些建模方法能否直接移植過(guò)來(lái),做出合理,正 確的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào);如果不行的話,請(qǐng)對(duì)這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)做出評(píng)價(jià),并提出改進(jìn)的辦法。 由最小二乘法帶入( 2)式可得 60. 03 01 , 2. 16 30 10ab? ? ? ?。該模型的預(yù)測(cè)等級(jí)為“好”,所以可直接用于預(yù)測(cè) 預(yù)測(cè) 由預(yù)測(cè)模型,很容易計(jì)算出未來(lái) 10 年的預(yù)測(cè)值,見(jiàn)表 5. 表 5 未來(lái) 10年( 20202022)的預(yù)測(cè)值(單位 /人 次 ) 年份 2020 2020 2020 2020 2017 預(yù)測(cè)值 3471028 3657299 3853565 4060364 4278260 年份 2018 2019 2020 2021 2022 預(yù)測(cè)值 4507850 4749761 5004654 5273225 5556209 此預(yù)測(cè)模型結(jié)果可作為北京市旅游規(guī)劃部分的一種參考。 同時(shí),為了能量化各因素的影響,我需要先對(duì)各因素作一定處理。表面影響北京市旅游需求的主要是高檔和低檔賓館的數(shù)量,而中間三星級(jí)賓館的影響力最小。 各因素的無(wú)量綱化數(shù)據(jù)如下表 表 10 各因素的無(wú)量綱化數(shù)據(jù) 年份 2020 2020 2020 2020 2020 2020 北京市旅游人數(shù) 北京市人口 城市交通出租車客流量 城市交通公交車客流量 工業(yè)總產(chǎn)值 居民物價(jià)指數(shù) 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 商品零售價(jià)格 社會(huì)銷售品零售額 旅游資源 旅游環(huán)境 因子旅游人數(shù) ??00x =( 2523943,2820911,2857872,3103836,3121462,3155000),各因素 i? 如上表,其灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為 ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ?? ?40m i n m i n m a x m a x,m a x m a xiiik ikiii ikkkr r x k kkk?????? ? ????? ? ??? 其中 ? ? ? ? ? ?0iik x k k?? ? ? 對(duì)所有 1,2, ,kn? ,定義 irr 表示 i? 對(duì) 0x 的關(guān)聯(lián)度: ? ? ? ? ? ?? ?00 11,ni i ikr r r r x r x k kn????? ? (9) 其計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表 11: 表 11 各因素對(duì)因子 的關(guān)聯(lián)度 因素 北京市人口 城市交通出租車 城市交通公交車 工業(yè)生產(chǎn)總值 居民物價(jià)指數(shù) 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 商品零售價(jià) 社會(huì)消費(fèi)零售額 旅游資源 旅游環(huán)境 關(guān) 理學(xué)院 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 13 聯(lián)度 63 28 07 08 57 54 30 02 97 60 我們從表 11 中選出四個(gè)關(guān)聯(lián)度最大的因素:農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)消品費(fèi)零售額、城市交通公交車、北京市人口作為因素對(duì)隱私旅游人口建立 GM( 1, N)模型( 4): ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?0 1 111211Niiikiijx k a z k b x kx k x j??? ?????? ????? 取 ??01x =( , , , , , ), ??02x =( , , , , , ), ??03x =( , , , , , ), ??04x =( , , , , , ), ??05x =( , , , , , ), 帶入( 4)式有 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0 1 10120 1 10120 1 10122 2 23 3 3 NiiiNiiiNiiix az b xx az b xx n az n b x n???????????????????????, 通過(guò)最小二乘法可解出: ? ? 1TT??u B B B Y, ? ?23, , , , na b b b?u 確定參數(shù) u 為 u=(,, , , ).分別對(duì) ??0ix建立 GM(1,1)模型,得到其對(duì)應(yīng)的解,然后帶入( 5)式即可得到模型 (4)的解。 顯然 ? ,模型( 4)是“好”的 。 設(shè) ??xt 表示第 t 年北京市接待的旅游人數(shù), r 為旅游人數(shù)的增長(zhǎng)率, mx 表示北京市所能容納的最大人數(shù): ? ? ? ?2 200,00,md x r dxr x x xxd t x dtxxxx??? ??? ???? ????? ?? (10) 其解為 ? ?0,11m mrtmxx t xx ex?????????????。 得到方程組: ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ?