丽江海外旅游人数预测的GM(1,1)模型优化

分析传统灰色GM(1,1)模型存在的缺陷,从数据处理、初值选取与背景值改进三个角度提出一种GM(1,1)模型的综合优化方法.对原始数据进行线性对数-指数函数变换,以预测值与真实值的误差平方和最小原则重选初值,用累加序列拟合曲线积分重构背景值.综合优化的GM(1,1)模型应用于丽江海外旅游人数预测,与传统GM(1,1)模型对比,平均相对误差从2.43%改进为2.07%,关联度检验效果由"不满意"提高到"满意".

上海市四个主要境外旅游客源市场的灰色预测模型

通过对上海市主要境外旅游客源市场游客数量的分析 ,根据客流量与时间的关系 ,利用灰色系统理论建立了GM( 1 ,1 )灰色预测模型 ,其研究模型不仅与实际客流量相吻合 。

深圳市境外游客市场的灰色预测模型

通过对深圳市境外游客数量的分析，根据客流量与时间的关系，利用灰色系统理论建立 Ｇ Ｍ（１，１）灰色预测模型，其研究模型不仅与实际客流量相吻合，还可对未来几年客流量进行预测。

基于不同时间尺度旅游客源预测模型比较研究——以山东省为例

本文以山东省1992～2008年国内游客量为例,利用SPSS和Matlab软件定量分析BP神经网络模型、ARIMA模型、灰色系统GM(1,1)模型在不同时间尺度旅游客源市场预测方面的客观差异,得出以下结论:(1)B-P神经网络模型适合于数据有波动中长期(15a左右)的旅游客源预测;(2)ARIMA模型适用于数据呈平稳趋势的中长期(10a左右)的客源预测;(3)灰色系统GM(1,1)模型适合于时间序列较短(5a以下)的预测,对于远期数据仅反映一种趋势;(4)时间序列越短,模型的平均相对误差越小,即预测精度越高。

深圳市境外游客市场的动态预测模型分析

通过对深圳市境外游客数量的分析，发现除个别年份以外，整个时间序列总体呈增长趋势．根据客流量与时间的关系，利用灰色系统理论建立深圳市境外游客市场的ＧＭ（１，１）动态灰色预测模型．该模型经过检验，不仅与实际客流量相吻合，还可较精确地给出短期甚至中期的预报结果。

等维灰数递补动态模型对四川境外客源市场的预测

通过对四川省1997—2005年境外游客数量的分析,发现除个别年份以外,整个时间序列总体呈增长趋势。根据客流量与时间的关系,利用动态灰色预测理论建立了四川省境外客源市场的等维灰数递补动态预测模型。经过检验,该模型既与实际客流量相吻合,又能精确地给出短期甚至中期的预报结果。通过对未来几年客流量进行预测,并据此提出相应的建议,提供给有关管理和决策部门参考。