基于ARIMA与NARX的北京入境旅游人数预测比较研究

• 作者: 万妮 张泽圣 沈鹏 胡涵清
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 入境旅游 ARIMA模型 NARX神经网络 预测比较
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: F592.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2020.05.003

摘要

从入境旅游人数预测的视角来研究入境旅游.结合1978-2018年北京入境旅游人数的统计数据,构建自回归滑动平均(ARIMA)模型和非线性自回归(NARX神经网络)模型,对统计数据进行训练预测发现NARX的平均相对误差绝对值、均方根误差、均方百分比误差均比ARIMA小,NARX预测精度更高.通过时间序列数据训练的NARX神经网络更适用于北京市入境旅游人数预测,模拟预测效果更好,更有利于北京入境旅游管理和决策.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈鹏		7	1	1.0	1.0
2	张泽圣		4	0	0.0	0.0
3	胡涵清		3	0	0.0	0.0
4	万妮		2	0	0.0	0.0