基于ARIMA与NARX的北京入境旅游人数预测比较研究

胡涵清; 沈鹏; 张泽圣; 万妮

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基于ARIMA与NARX的北京入境旅游人数预测比较研究

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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.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第5期|9-13|共5页
作者
胡涵清; 沈鹏; 张泽圣; 万妮;
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作者单位

北京信息科技大学经济管理学院北京100192;

北京信息科技大学经济管理学院北京100192;

北京信息科技大学经济管理学院北京100192;

北京信息科技大学经济管理学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地方旅游事业;
关键词
入境旅游; ARIMA模型; NARX神经网络; 预测比较;

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