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基于DE-BP神经网络模型的旅游客源预测

摘要:客源预测在旅游业发展中具有重要的作用,准确的预测有利于旅游地发展规划和政策的制定。针对BP人工神经网络所存在的缺陷,结合差异演化算法,提出了基于DE-BP神经网络的旅游客源预测模型。利用中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,取得了令人满意的结果。

Abstract: Tourist quantity prediction has an important role in development of tourist industry, so it is benefit to make development planning and policy of tourist site. Aiming at the defects of BP artificial neural network, combined with Differential Evolution Algorithm, the paper proposes a tourist quantity prediction model based on DE-BP neural network. We analyse and forecast the data change trend of China's inbound tourists, and get satisfactory results.

关键词:差异演化算法;神经网络;入境游客;预测

Key words: Differential Evolution(DE);neural network;inbound tourist;prediction

中图分类号:F59 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)34-0155-01

0引言

在现代旅游管理的研究中,随着旅游经济量化水平的不断提高,使得众多学者开始利用数学模型对旅游行业的发展趋势进行预测,客源预测就是其中一个重要的方面。(剩余1377字)

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