旅游需求的预测问题_毕业设计论文

n1??nc1??x1i,1??2????ni?1(x1i?c1)? ,???1??n?1i?1???1n1c2??x2i,??2?1n?ni?1??2???(x2i?c2)2? ,? ??n?1i?1? ? ? ??? ?1n?1?cn??xni,2???1n?ni?1??(xni?cn)2 ,??n?12??n?1?i?1??x

其中，n为星级宾馆等级数；ni为北京市拥有的第n星级宾馆在第i年的个数。

能综合评价北京市的旅游环境质量，我们将北京市2007年~2012年入京旅

游

人

数

设

为

因

子

：

x?0?0=

（2523943,2820911,2857872,3103836,3121462,3155000），各级宾馆出租数量作为因素，建立灰色关联模型，分析其相关程度。

?11.05?20.48??39.44l???51.06?16.10??37.4014.4910.0814.4913.5223.7628.4530.5331.3660.1475.0389.6081.6452.4475.9975.5076.8213.3413.3015.4011.5532.3335.9638.4025.20iki20.01?44.02??98.58??108.56? 13.20??63.70??4?k r?x0?k?,li?k???其中，?i?k??x0?k??li?k?.

minmin?i?k???maxmax?i?k??i?k???maxmax?i?k?ik

对所有k?1,2,?,n，定义ri表示li对x0的关联度：

1n ri?r?x0,li???r(x0?k?,li?k?), （7）

nk?1其中，x0表示北京市入境旅游人数，li表示i星级宾馆在各年份的出租房间数，以此模型可得出各星级宾馆对旅游需求的关联度ri ：

表6 北京市各级宾馆对旅游需求的关联度 星级 ri 五星 四星 三星 二星 一星 其他 0.9404 0.8519 0.6210 0.8258 0.7545 0.8155

从表6可以看出，旅游环境中影响北京市旅游需求程度按大小排序依次为：五星级宾馆、四星级宾馆、二星级宾馆、其他宾馆、一星级宾馆、三星级宾馆。表面影响北京市旅游需求的主要是高档和低档宾馆的数量，而中间三星级宾馆的影响力最小。

依据以上关联度分析，我们以关联度作为权值来综合衡量北京市的旅游环境：

P?k??6ri其中，wi?,s??ri，

si?1 （8） ?wf?l?k??，

iiii?16模型求解可得

表7 历年北京市旅游环境的综合评价值 年限 2007 2008 2009 2010 2011 P?k? 0.3513 0.3079 0.4679 0.5264 0.6192 3.旅游资源的量化处理

2012 0.7182 以同样的思路，我们对十个省的各级景区数量，入境旅游人数以及北京各年的各景区总数进行了统计，得出旅游入境人数与各级景区的数量的关联度，再根据关联度得出各级景区的权值。具体计算公式不再重述.

表8 各级景区的关联度、权值 A级 AAAA AAA AA A 关联度 0.6293 0.6129 0.6386 0.6093 权值 0.2527 0.2461 0.2565 0.2447 表9 北京市旅游资源综合评价 年份 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Pj 11.9016 11.9016 11.9016 22.7418 23.5352 23.5252 4.模型（4）的求解

我们将北京市的人口、城市出租车客流量、城市交通公交车客流量、工业总产值、居民物价指数、农业总产值、商品零售价格指数、社会销售品零售额、旅游环境、旅游资源作为影响其旅游需求的各因素，建立灰色关联度模型，分析各因素对旅游需求的影响程度。

为了消除不同量纲数据之间的差异，我们对原始数据进行了无量纲化处理，

即 Vij?vijvi1?1?i?10,1?j?6?

其中vi为第i个因素在第j年统计的数据；Vij为第i个因素在第j年的无量纲化数据。

各因素的无量纲化数据如下表

表10 各因素的无量纲化数据 年份 2007 2008 2009 北京市旅游人数 1.0000 1.1177 1.1323 北京市人口 1.0000 1.0073 1.0207 城市交通出租车客流量 1.0000 1.0000 1.0161 城市交通公交车客流量 1.0000 0.9532 1.0539 工业总产值 1.0000 1.2666 1.4137 居民物价指数 1.0000 0.8824 0.9043 农业总产值 1.0000 1.0591 1.1617 商品零售价格 1.0000 1.0010 1.0000 社会销售品零售额 1.0000 1.0990 1.2134 旅游资源 1.0000 1.0000 1.0000 旅游环境 1.0000 0.8765 1.3319 ?0?2010 1.2298 1.0335 1.0323 1.1522 1.4489 0.8580 1.2501 0.9960 1.3286 1.9108 1.4984 2011 1.2367 1.0448 0.8710 1.0000 1.7397 0.8338 1.2908 0.9939 1.4595 1.9775 1.7626 2012 1.2500 1.0577 1.0323 1.2037 2.2285 0.8576 1.3782 1.0040 1.6689 1.9775 2.0444 因子旅游人数x0=（2523943,2820911,2857872,3103836,3121462,3155000），各因素?i如上表，其灰色关联系数为

?4??minmin?i?k???maxmax?i?k??kik? rr?x0?k?,?i?k????i???i?k???maxmax?i?k?ik??其中?i?k??x0?k???i?k?

对所有k?1,2,?,n，定义rri表示?i对x0的关联度：

1n rri?rr?x0,?i???r?x0?k?,?i?k?? (9)

nk?1其计算结果见表11：

表11 各因素对因子的关联度 因北京城市城市工业居民农业商品素 市人交通交通生产物价总产零售口 出租公交总值 指数 值 价 车 车 关0.770.750.790.670.650.950.75

社会消费零售额 0.85旅游旅游资源 环境 0.700.76

联63 度 28 07 08 57 54 30 02 97 60 我们从表11中选出四个关联度最大的因素：农业总产值、社会消品费零售额、城市交通公交车、北京市人口作为因素对隐私旅游人口建立GM（1，N）模型（4）：

N??0??1??1?xk?azk?bx?????k??11ii??i?2 ? k1?x???k???x?j?ii?j?1?取 x1=（1.0000，1.1177，1.1323，1.2298，1.2367，1.2500）， x2=（1.0000，1.0591，1.1617，1.2501，1.2908，1.3782）， x3=（1.0000，1.0990，1.2134，1.3286，1.4595，1.6689）， x4=（1.0000，0.9532，1.0539，1.1522，1.0000，1.2037）， x5=（1.0000，1.0073，1.0207，1.0335，1.0448，1.0577）， 带入（4）式有

N??0??1??1?x2?az2?bx?????2??01ii?i?2?N??0??1??1??x0?3??az1?3???bixi?3? ?i?2， ? ??N??0??1??1?xn?azn?bx?????n??1ii?0i?2??0??0??0??0??0?通过最小二乘法可解出：

u??BB?BTYT?1，

u??a,b2,b3,?,bn?

xi?0?确定参数u为u=(2.6707,3.4846，-0.3803，-0.2882，-0.2584).分别对

建立GM(1,1)模型，得到其对应的解，然后带入（5）式即可得到模型(4)的解。表12即为GM（1，N）模型预测结果和真实值的比较：

表12可以看到，相对于GM（1,1）模型，GM（1,N）模型在精度并没有太大的优势，但是我们从参数u的计算结果也可以看出，农业生产总值对旅游需求影