基于ARIMA的入境旅游月度过夜人次预测

• 作者: 王占宏 袁路妍
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入境旅游 月度过夜人次 ARIMA 非线性特征
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: TP391|F590
• 字数: 2009字
• 语种: 中文

摘要

入境旅游人次预测对旅游管理部门合理配置旅游资源、创新旅游服务模式有很重要的意义.受气候变化、经济发展趋势、文化差异的影响,旅游人次呈现出明显的季节性与非线性特征,管理部门依据经验推断入境旅游过夜人次的难度越来越大.文章采用ARIMA模型,对入境旅游过夜人次进行月度预测更加科学、准确.选取上海市2004-2016年入境旅游月度过夜人次数据为样本,依据AIC、BIC、HQIC最小准则进行参数估计和模型定阶,拟合出入境旅游月度过夜人次预测的最优模型为ARIMA(6,3,0).运用该模型,对上海市2017年1-12月的入境旅游月度过夜人次进行预测,并将预测值与2017年真实数据比对,其平均绝对误差为3.22％.可见,应用ARIMA对入境旅游月度过夜人次预测有较高信度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王占宏	绍兴职业技术学院信息工程学院	13	85	5.0	8.0
3	袁路妍	绍兴职业技术学院信息工程学院	5	12	2.0	3.0