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基于加权最小二乘法的旅游人数预测模型构建研究——以广东省为例

Research on the Construction of Tourist Prediction Model Based on Weighted Least Square Method——taking Guangdong Province as an Example
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摘要 以广东省2007年至2016年10年的接待旅游人数统计数据为例,依托Matlab平台进行回归分析,针对普通最小二乘法缺乏对数据重要程度考虑的问题,基于加权最小二乘法进行回归模型的优化,从而获得更加精准的预测模型.实证研究结果表明:通过权重突出某些样本数据的重要性能够得到更加准确的预测数据. Taking the statistical data of tourist from 2007 to 2016 in Guangdong Province as an example,the regression analysis is carried out on the basis of MATLAB.To solve the problem that the ordinary least squares method lacks consideration of the importance of the data,the regression model is optimized based on the weighted least squares method so as to obtain a more accurate prediction model.Empirical results show that more accurate prediction data can be obtained by highlighting the importance of some sample data through weight.
作者 陈兰 CHEN LAN(Guangdong Mechanical and Electrical Polytechnic,Guangzhou Guangdong 510515,China)
出处 《嘉应学院学报》 2018年第11期67-71,共5页 Journal of Jiaying University
基金 2017年度广东省教育厅科研平台和科研项目(2017GWTSCX009)
关键词 回归分析 加权最小二乘法 旅游人数 预测模型 regression analysis weighted least squares method numbers of tourist prediction model
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