资源开发与市场
資源開髮與市場
자원개발여시장
RESOURCE DEVELOPMENT & MARKET
2015年
1期
126-128,封4
,共4页
入境游客量%ARIMA%残差%RBF神经网络%预测
入境遊客量%ARIMA%殘差%RBF神經網絡%預測
입경유객량%ARIMA%잔차%RBF신경망락%예측
为了对我国入境旅游游客量进行准确预测,提出一种将ARIMA模型与RBF神经网络相结合的算法.以我国2009年1月到2014年4月我国入境旅游游客量月度数据为研究对象,利用该模型对我国入境旅游游客量进行初步预测,计算残差,再利用RBF神经网络对残差进行拟合预测,并对ARIMA预测结果进行修正.结果表明:利用RBF神经网络对ARIMA模型进行修正,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于我国入境旅游游客量预测是一种较可靠的算法.
為瞭對我國入境旅遊遊客量進行準確預測,提齣一種將ARIMA模型與RBF神經網絡相結閤的算法.以我國2009年1月到2014年4月我國入境旅遊遊客量月度數據為研究對象,利用該模型對我國入境旅遊遊客量進行初步預測,計算殘差,再利用RBF神經網絡對殘差進行擬閤預測,併對ARIMA預測結果進行脩正.結果錶明:利用RBF神經網絡對ARIMA模型進行脩正,將線性擬閤算法和非線性擬閤算法結閤起來用于我國入境旅遊遊客量預測是一種較可靠的算法.
위료대아국입경여유유객량진행준학예측,제출일충장ARIMA모형여RBF신경망락상결합적산법.이아국2009년1월도2014년4월아국입경여유유객량월도수거위연구대상,이용해모형대아국입경여유유객량진행초보예측,계산잔차,재이용RBF신경망락대잔차진행의합예측,병대ARIMA예측결과진행수정.결과표명:이용RBF신경망락대ARIMA모형진행수정,장선성의합산법화비선성의합산법결합기래용우아국입경여유유객량예측시일충교가고적산법.
