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基于ARIMA模型的旅游人数预测--以2000--2017年京沪深旅游人数为例

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摘要

1绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2国内外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.2.2国外研究现状

1.2.3文献述评

1.3研究内容及方法

1.3.1研究内容

1.3.2研究方法

1.4创新

2京沪深旅游发展探究

3基于BP神经网络的旅游人数预测

3.1模型简介

3.2 BP神经网络模型的建立

3.2.1网络节点的确定

3.2.2学习效率及期望误差

3.2.3函数的确定

3.2.4数据处理

3.2.5模型训练及验证

3.3模型的预测

3.3.1模型的模拟

3.3.2模型的预测

3.4本章小结

4基于ARIMA模型的旅游人数预测

4.1 ARIMA模型的建模原理及指标评价

4.1.1建模原理

4.1.2数据来源于评价指标

4.2.1原时间序列的平稳性检验

4.2.2差分时间序列的平稳性检验

4.2.3数据处理

4.2.4插值序列的差分检验

4.2.5模型的识别与定阶

4.2.6模型的诊断检验

4.3 ARIMA模型的预测

4.4本章小结

5模型的评价

5.1模拟效果

5.2预测效果

5.3本章小结

6结论与建议

6.1主要结论

6.2不足与建议

参考文献

附录

致谢

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著录项

  • 作者

    李玥;

  • 作者单位

    江西财经大学;

  • 授予单位 江西财经大学;
  • 学科 应用统计
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王京晶;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    ARIMA模型; 旅游人数;

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