中国入境旅游季节性线性与非线性预测模型评价

摘要：

不同数据和不同模型产生不一样的预测结果,也反映了不同的技术范畴,因此,了解不同模型预测的准确性显得尤为重要.为了提高预测的准确性,文章在考虑了时间序列季节性波动的基础上,采用线性模型及非线性模型对中国入境旅游人数、不同目的入境的外国游客数指标数据进行拟合及预测,继而评价两类模型预测结果.结果 表明非线性预测模型优于线性预测模型,采用前两年(m=8)作为输入数据进行递归的SVM模型在所有SVM模型中表现良好,对比SVM、MPL和RBF三种模型,RBF模型表现较好.

关键词：回归预测、神经网络、入境旅游

所属期刊栏目：36

分类号：F592.3(旅游经济)

在线出版日期：2020-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：5-10