有關香港旅游需求的數(shù)學建模預測模型數(shù)學建模-wenkub
2023-04-22 02:52:08 本頁面
【正文】 移植過來，做出合理、正確的預測預報；對這些方法的優(yōu)、缺點做出評估，并提出改進的辦法，最后由此向有關旅游部門提出具體的建議。關鍵詞： 旅游需求 時間序列 二次指數(shù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型 一 問題重述 我國的旅游資源極其豐富，是一個國際旅游大國。由于每年游客人數(shù)增長具有延續(xù)性，我們建立指數(shù)模型來擬合數(shù)據(jù)，在與二次指數(shù)模型的擬合效果比較后，不難發(fā)現(xiàn)運用二次指數(shù)模型所得的殘差分布均勻更具隨機性，于是，我們選用二次指數(shù)模型進行擬合，編程求解得到二次指數(shù)模型為： 其次，在假設旅游資源近幾年不會有較大變化的前提下，我們基于灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型理論,根據(jù)往年影響旅游人數(shù)的各因素（標準化后）的數(shù)據(jù)對未來幾年的數(shù)據(jù)進行了預測，最后根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論建立模型，將各個關鍵因素作為系統(tǒng)特征以及未來發(fā)展趨勢形成模型的輸入神經(jīng)元，將預測的旅游人數(shù)作為輸出神經(jīng)元，由于BP網(wǎng)絡學習規(guī)則的指導思想是：對網(wǎng)絡權值和閾值的修正要沿著表現(xiàn)函數(shù)下降最快的方向——負梯度方向，即根據(jù)公式 （其中為當前的權值和閾值矩陣，為學習速度，為當前表現(xiàn)函數(shù)的梯度）建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進而對各項數(shù)據(jù)進行分析。 香港市旅游需求預測 學生姓名: 專 業(yè)： 班 級： 學 號 ： 2013年1月16日 香港市旅游需求預測 摘要近年來，香港的旅游業(yè)市場發(fā)展較快，但香港本身的資源環(huán)境等承載能力有限，因此，對香港的旅游需求進行預測預報，從而為政府提供決策資料等就具有了重要的意義。然后，我們將由灰色系統(tǒng)理論GM（1,1）模型所得到的各因素預測數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型即得到未來幾年訪港游客人數(shù)預測值。合理規(guī)劃、正確地預測預報旅游需求，對于促進我國各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展和文化交流有著重要意義。二 基本假設1. 旅游需求發(fā)展沒有跳躍式發(fā)展,即需求的發(fā)展是漸進的,旅游業(yè)發(fā)展平穩(wěn)； 2. 香港社會內(nèi)外經(jīng)濟政治環(huán)境相對穩(wěn)定；3. 旅游需求的變化主要受交通，環(huán)境，費用和服務質量等因素的影響； 4. 香港的旅游資源近幾年不發(fā)生變化；5. 港府旅游政策短時間內(nèi)沒有重大變化。(1) 19902010 年旅游需求散點圖如下：圖一 歷年訪港游客數(shù)量散點圖（2） 計算一階差比率年份訪港旅客人數(shù)（萬人）差比率年份訪港旅客人數(shù)（萬人）差比率20001306200620011373200720021657200820031919200920042181201020052336表三 歷年訪港人數(shù)的一階差比率統(tǒng)計表（3） 曲線擬合由表三可以看出歷年訪港人數(shù)的一階差比率大致相等，結合散點圖，不難發(fā)現(xiàn)相關數(shù)據(jù)符合指數(shù)曲線的數(shù)字特征，可以在Matlab 環(huán)境下選用指數(shù)模型進行模擬（程序代碼見附錄）。根據(jù)所得模型我們可以算出模型的模擬值，將其與實際值比較即可得到誤差，于是有下表：年份實際值（修正后）（萬人）模擬值（萬人）誤差（%）200013062001137320021657200319191,5920042181
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