河南省国内旅游客源灰色预测模型研究

基于灰色系统理论,以河南省2000年-2007年国内旅游客源统计资料为原始数据,建构了河南省国内旅游客源的GM(1,1)灰色预测动态模型并进行了模型精度检验模型预测结果与历史数据吻合很好,进而利用该模型对河南省2008年-2010年的国内旅游客流量进行了预测分析,为河南国内游客数量的预测和合理规划客源市场提供了科学的依据。     

基于灰色模型的旅游流量预测方法探讨——以河北省为例

灰色预测模型GM(1,1)是一种旅游流量预测模型,本文根据2000年～2005年河北省海外游客量的统计数据,利用灰色模型对河北省2010年前的海外游客量进行了预测。通过分析,灰色预测模型具有较高的建模精度,预测方法和结果对旅游地规划具有一定的参考作用。     

旅游目的地客源市场预测探析

旅游目的地客源市场对当地旅游业生存和发展起到至关重要的作用,通过对旅游目的地客源市场的研究,可以更好地解决旅游目的地客源问题.旅游目的地客源市场研究方法主要包括:定性预测法、时间序列趋势分析、因果关系模型等六种常用方法.通过科学研究达到掌握市场规律、准确预测客源市场的目的.     

基于MATLAB的粤东西北地区旅游收入和人数灰色预测研究

运用灰色模型对原始数据进行预处理后,对旅游客源人数及收入情况进行预测分析,可以为区域旅游业的发展提供决策参考。文章选取广东省粤东西北地区12个城市的8个年度的统计数据,以接待过夜旅游者人数、旅游收入变量分析为基础,依托MATLAB平台、运用灰色预测模型,做好预测精度检验,对2014年至2018年粤东西北地区旅游收入与人数作外推预测,得出科学预测值,并就粤东西北地区旅游发展的优劣势,提出区域旅游转型发展的策略。     

世界新船订单趋势预测的组合模型应用分析

本文利用趋势移动平均法、灰色系统的GM(1,1)方法和BP神经网络方法的组合模型进行了新船订单趋势的预测。预测结果的对比发现,组合模型能够比单一模型得到更准确的趋势预测结果。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题。本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题.本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值.     

桂林景区生命周期的分析与调控

本文基于Butler的旅游地生命周期理论,分析了桂林景区生命周期的特征。并利用数理统计的方法对其客源和收入进行了分析和预测,得出结论是:桂林景区现阶段处于恢复阶段,旅游人次和收入不断增加。最后,提出了延长景区生命周期、繁荣桂林旅游事业的相关对策。     

基于灰色预测和回归模型的北京城区房价预测研究

房价的涨跌直接影响民众的生活质量。根据房价的历史数据对未来房价走势进行预测分析,对政府制定住房政策,指导房地产行业发展以及对公民选择合适的时机购买住房都具有重要的意义。首先研究了北京各个城区平均房价的纵向时变特性,建立了回归模型,利用线性函数和三角函数,刻画房价增长趋势和周期性波动趋势,得到了很好的拟合和预测性能。之后进一步对数据集进行处理、并采用灰色预测GM(1,1)模型进行了预测,得到了更加精准的预测结果。     

韩国游客重游影响因素的方差分析——以张家界为例

旅游者的重游对旅游地发展具有重大影响,通过对张家界旅游流、客源市场结构、旅游产品开发以及旅游收入等多角的分析发现,影响游客重游的主要因素是旅游成本、景点形象、景区基础服务、可达性四个方面.这一统计学方差的分析方法有利于旅游地提升游客的重游率,对于旅游地增强竞争力具有重要意义.     

灰色神经网络的建模原理及应用

所谓灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来,对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。本文将灰色预测与神经网络预测方法相结合,提出了预测宏观经济指标的新方法,实例表明此种组合模型的精度较高。给出了一般灰色神经网络模型GNNM(1,1),该模型具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性,并给出了相应的学习算法,然后通过示例说明模型的可行性。     

一种改进的灰色模型宅殳票价格预测中的应月

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测，而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题。本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM（1，1）模型，并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度，具有较高的应用价值。     

公路交通运输量GM-Markov综合预测模型研究

为了提高公路交通运输量的预测精度,在介绍一般模型的基础上,建立了GM-Markov预测模型,它是将灰色预测方法与Markov预测模型优化组合,用灰色预测模型GM(1,1)预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用Markov模型预测各数据在总体趋势下的随机波动性变化,得到随机时间序列数据趋势预测模型的解。通过公路货运量的实际数据进行了验证,结果表明:GM-Markov预测模型既能预测参数随机数据序列的总体趋势,又能适应波动性较大的随机序列变化,其预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

基于Logistic增长模型的旅游地演化规律探析

由于旅游产业具有脆弱性的特点,在旅游学界被普遍公认的Butler旅游地生命周期理论如今已经很难来预测和解释复杂多变的各类旅游地的发展规律本文通过借鉴Cole的旅游地发展模型推导出旅游地发展符合Logistic增长模型,并且根据Logistic增长模型的特性分析了旅游地发展演化的四种模式,即衰退型、典型S型、振荡型和混沌型.     

吉林省磐石市官马溶洞旅游区客源市场分析

本文就官马溶洞旅游区客源市场的分析用旅游地吸引力模型划分出市场地域结构长春市为一级市场,磐石市为二级市场,吉林市为三级市场;最后对旅游区的市场提出规划设想。     

灰色袖经网络的建模原理及应用

所谓灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来，对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。本文将灰色预测与神经网络预测方法相结合，提出了预测宏观经济指标的新方法，实例表明此种组合模型的精度较高。给出了一般灰色神经网络模型CNNM（1，1），该模型具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性，并给出了相应的学习算法，然后通过示例说明模型的可行性。     

黑龙江省经济适用住房价格预测

经济适用住房越来越成为广大人民群众关注的焦点。通过采用灰色系统理论中的灰色预测方法并建立灰色预测供给模型．对影响黑龙江省经济适用住房供给的因素进行定量化分析,进行价格预测。其结论是：黑龙江省降低经济适用房的价格势在必行;灰色预测模型具有较好的预测精度．预测结果可信;这种方法在房地产业具有较好的应用前景。     

基于灰色理论的一手房成交量预测及其综合分析

房地产成交量受多种因素影响,既有宏观因素,又有微观因素;既有确定性因素又有不确定性因素.文中运用灰色理论原理,把广州市十区一手房成交量看作一个灰色系统,以2009年上半年作为时间数据系列,建立灰色GM(1,1)预测模型,利用Matlab软件对一手房成交量未来走势进行预测,并对所建模型进行残差检验,相对误差、精度、后验差比值均为一级.因此,可以运用所建模型对一手房成交量进行预测.从模型预测的结果看,成交量在未来呈上升趋势.     

县域旅游客源市场分析与营销策略研究

县域旅游是我国旅游的基础。县域旅游客源市场开拓及营销策略已成为影响县域旅游经济稳定增长、促进旅游经济可持续发展的重要影响因素。本文通过对青州市县域旅游客源市场的分析,确定营销策略,为县域旅游经济发展提供借鉴。一、县域旅游客源市场分析旅游地的吸引力是引起旅游客流空间运动的重要因素。县域旅游资源的特性决定了县域旅游产品的品位与客源构成。因此,县域的旅游客源与一般旅游地的客源有较大差别,这种差别不仅表现在客源的数量上,更重要地表现在客源的构成与层次上。青州市作为“中国优秀旅游城市”,县域内有被誉为中华之最的…     

基于灰色马尔可夫链的企业盈利额预测

灰色马尔可夫模型预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,并能针对较短的时间序列数据建模计算。介绍了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的建模方法,并将灰色马尔可夫链模型应用于某企业盈利分析预测。分析表明,该模型具有较强的适用性。