旅游需求的预测问题论文
我国区域旅游需求的预测分析
我国区域旅游需求的预测分析【摘要】我国区域旅游市场的发展一直备受关注，本文通过对宏观经济环境、区域间旅游需求差异、未来市场发展预测、影响因素和预测模型的分析，揭示了我国区域旅游需求的趋势和发展潜力。
在宏观经济环境影响下，不同区域的旅游需求存在差异，未来市场发展将呈现多样化和差异化的特点。
影响我国区域旅游需求的因素包括政策、文化、自然资源等多方面因素。
通过建立预测模型和有效应用，可以更准确地预测市场走势和需求变化。
结论部分总结了我国区域旅游市场的发展趋势，提出了促进需求增长的策略，并对未来旅游业发展提出了启示，为相关研究和实践提供参考和指导。
【关键词】区域旅游需求、预测分析、宏观经济环境、区域间差异、发展预测、影响因素、预测模型、发展趋势、促进策略、旅游业发展、中国、市场、需求、模型建立1. 引言1.1 研究背景随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，旅游已经成为人们生活中不可或缺的重要组成部分。
我国区域旅游需求的特点和趋势对旅游行业的发展和规划具有至关重要的作用。
对我国区域旅游需求的预测和分析具有重要的理论和实践意义。
随着信息技术的不断发展和普及，人们的旅游需求也在不断变化和升级。
不同地区的特色和资源优势对旅游需求的影响具有很大的差异性，因此对不同地区的旅游市场进行深入研究和分析，可以为旅游业的发展和提升提供科学依据和战略指导。
在这样的背景下，对我国区域旅游需求的预测分析已经成为旅游研究领域的一个重要课题。
通过对宏观经济环境、区域间旅游需求差异、影响我国区域旅游需求的因素等方面进行系统研究，可以更好地把握我国区域旅游市场的发展脉络，为旅游业的可持续发展提供科学支撑。
1.2 研究意义我国区域旅游需求的预测分析对于指导旅游业的发展具有重要意义。
了解宏观经济环境对旅游需求的影响，可以帮助政府和企业制定相关政策和战略，促进旅游业的健康发展。
分析区域间旅游需求差异，有助于优化资源配置，提升各地旅游业竞争力。
旅游市场供求分析与需求预测
旅游市场供求分析与需求预测随着人们生活水平的提高和休闲旅游观念的普及，旅游市场日渐活跃。
对于旅游从业者来说，了解市场供求情况以及预测未来需求的变化趋势是制定商业策略的重要依据。
本文将对旅游市场的供求状况进行分析，并对未来需求进行预测。
首先，我们需要对旅游市场的供求状况进行了解。
供给是指旅游服务提供者（如旅行社、酒店等）提供的旅游产品和服务。
需求则是指旅游消费者愿意购买的旅游产品和服务。
根据供需关系的基本原理，供大于求时市场竞争激烈，价格可能下降；需大于供时市场需求旺盛，价格可能上涨。
在供给方面，旅游市场的供给主要包括旅游景点、旅游路线、旅游交通工具和旅游酒店等。
目前，全球范围内旅游景点和旅游路线数量不断增加，旅游交通工具和酒店设施的改善也进一步提升了供给的质量。
此外，在国际旅游市场方面，全球范围内的航空公司和酒店连锁集团的扩张也增加了供给量。
然而，在需求方面，旅游市场的需求也在不断增长。
首先，随着人们生活条件的改善和收入水平的提高，更多的人愿意投入到旅游消费中。
尤其是中国和印度等新兴市场的崛起，带动了国际旅游市场的需求增长。
其次，人们观念的转变和休闲旅游的兴起也推动了旅游需求的增加。
现代人越来越重视身心健康，将旅游作为一种方式来放松和恢复精力，从而带动了休闲旅游市场的发展。
针对旅游市场供求状况的分析，可以得出以下结论。
首先，旅游市场的供给正逐步增加，旅游服务质量不断提升。
其次，旅游市场的需求也在不断增长，特别是新兴市场的崛起推动了旅游需求的增加。
然而，供需之间的平衡依然存在挑战。
一方面，供给过剩可能导致价格竞争激烈，利润空间减少；另一方面，需求过大可能导致资源紧张和价格上涨。
基于以上分析，未来旅游市场需求的预测如下。
首先，旅游市场是一个持续增长的行业，未来需求将继续增加。
随着经济的发展和收入水平的提高，更多的人将愿意将旅游作为一种消费方式来满足其休闲需求。
其次，休闲旅游市场的需求将更加突出，越来越多的人将选择旅游作为放松和恢复精力的方式，进一步推动该市场的发展。
现在旅游存在的问题及对策论文
现在旅游存在的问题及对策论文我作为一个普通游客，也曾有幸游览新景点、品尝各地美食、结交异域朋友。
但同时，我也深刻地意识到旅游行业存在着许多问题，这些问题已经影响到了人们的旅游体验，甚至会对旅游产业的可持续发展带来危害。
本文将对现有旅游问题及相关对策进行探讨。
一、现有问题1. 环境污染随着旅游业的发展，旅游资源的开发利用也日益增加，游客大量涌入，却给自然环境带来严重污染。
游客在旅游过程中，往往会在景区随手扔垃圾、损坏树木景观；旅游车辆的尾气排放也会污染空气，破坏环境。
2. 旅游服务质量低在旅行中，旅游服务的质量是游客的基本需求之一。
许多小旅行社或自由行无法提供稳定、高质量的服务，或为了降低成本，会忽略游客的各种需求。
3. 不合理的旅游价格一些不正规的旅游公司和旅游景区，常常以低廉的价格吸引游客，这样旅游服务质量会有所降低，常常赚取游客多余的消费。
4. 地方旅游政策滞后对于旅游业的政策法规、管理制度，一部分地方的政府并不重视，导致游客受到不公正待遇，也存在新景点被挤占既有旅游资源的情况。
二、对策1. 制定旅游管理规定政府应当制定严格的旅游管理规定，加强对旅游业的监管。
对于那些严重违反规定的旅游公司和景区，应当严惩。
2. 完善旅游服务设施政府应该尽可能完善旅游服务设施，提升基础设施的水平，增加人口流动性监测，同时加强对旅游人群的教育，以遏制不当行为的发生。
3. 提高旅游行业从业人员素质政府应该与旅游公司合作，提高从业人员的素质，提供志愿者学习机会，提高服务质量和旅游体验。
4. 加强环境保护政府应该加大对旅游景区环境的保护，加强环保意识，提高带病出游风险管理系统的作用，促进可持续发展。
结语旅游是人们生活中重要的一部分，但是旅游也存在着许多问题。
需要在旅游发展过程中，从政府与社会的多方面角度来共同推动旅游文化的可持续发展。
只有不断进行改进和完善，才能让旅游文化更好地发展，给人们带来更好的旅游体验。
旅游需求的预测预报
旅游需求的预测预报旅游需求的预测预报找文章到更多原创-(http:// )摘要：旅游需求的预测预报研究一直是旅游学研究的一个重要课题。
本文在对到访澳门地区中国内地游客量分析的基础上,运用人工神经网络(ANN)的理论和方法,构建了ANN模型分析中的3层BP模型,以澳门近10年（1996-20XX）入境来访的中国内地旅游人数为例进行模型验证，模拟结果表明,BP神经网络预测的结果能够高程度的吻合原始数据，在旅游市场预测中，BP神经网络预测是一种有效的预测方法。
一．问题的提出与分析近年来，对澳门地区的旅游业来说，中国内地旅客是旅游收入的主要来源。
目前旅游业已成为澳门地区经济发展特别是第二产业发展的支柱。
建立科学的可操作的旅游预测模型是实现澳门地区旅游业持续健康稳定发展的理论基石和前提。
由于影响某地旅游人数的因素各异，还不存在普遍适用的神经网络模型。
基于此，本文拟用3层BP神经网络模型来仿真模拟分析和预测澳门地区旅游需求,以此为旅游需求预测提供一种新的方法。
二．模型的假设与符号说明1．基本假设1）交通在旅游中通常不是重要的，为了研究的方便（主要是无法获得交通数据），把交通这个影响忽略。
2）假设澳门的接待能力都满足需求。
3）在本例旅游需求预测模型中，我们考虑的主要因素有：客源地的人口，客源地的总收入，客源地的消费水平，旅游目的地的生活水平。
4）为了研究的方便，假定以上四因子之间相互独立，本例旅游需求即为上述四因子的函数，即y=f(GDI,POP,GDE,M-GP)。
就用这四个因素作为人工神经网络模型输入层的神经元。
2．符号说明T澳门内地游客量GDI中国内地国民总收入POP中国内地人口总数GDE中国内地国民消费水平M-GP澳门生产总值三．模型的建立与求解1．人工神经网络模型理论原理人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）是由大量的、简单元件（神经元）广泛相互联结而成的非线性的、动态的复杂网络信息处理系统，它是在现代神经学研究成果基础上提出的，能模拟人脑的若干基本功能[1]。
当前旅游存在的问题及对策论文
当前旅游存在的问题及对策论文当前旅游存在的问题及对策随着生活水平的提升和旅游消费观念的变化，旅游业的发展迅速，已成为全球经济增长和结构转型的重要引擎之一。
然而，旅游业的快速发展也面临着一系列的问题，这些问题的解决不仅关系到旅游业的可持续发展，也关系到旅游产业在未来竞争中的地位。
本文将分析当前旅游存在的问题并提出一些对策，以期更好地促进旅游业的发展。
一、安全问题旅游业的一个重要问题是游客的安全问题。
安全问题可能来自游客自身的不当行为，也可能来自旅游目的地的不安全环境或不安全措施。
游客可能会因为不慎造成人身伤害、财产损失等问题。
而目的地的不安全环境则可能会出现盗窃、抢劫、恐怖袭击等问题。
为解决这些问题，旅游业需要加强对游客的安全教育和宣传，教育游客要尽可能避免危险场所和危险行为。
目的地也应该制定完善的安全管理规定，采取有效措施确保游客的安全，例如加强巡逻、设计安全的旅游路线和景点等。
二、环境问题旅游业的发展对环境的影响也是一个重要问题。
旅游业可能会带来生态破坏、自然资源的过度开发和人为污染等问题，这些问题可能会对当地生态环境和旅游产业造成不可逆转的损失。
为避免出现这些问题，旅游业需要更加注重环保和可持续发展。
旅游管理机构应该鼓励景区和旅游企业建立环境保护意识，加强维护环境的管理和宣传，逐步实现绿色旅游。
目的地也应该注重环境保护，制定并严格执行环保政策，加强对自然和文化遗产的保护和修复，以确保旅游业的可持续发展。
三、服务质量问题旅游业的服务质量也是一个问题。
游客对旅游目的地的服务质量要求越来越高，满足游客需求是旅游业发展的基础。
然而，旅游业中存在一些问题，例如旅行社和景区的服务不周、产品质量堪忧、价格不透明等问题，这些问题都可能影响游客的体验和口碑。
为解决这些问题，旅游管理机构应该加强对旅游企业的监管，完善旅游服务标准和质量评估标准，打造旅游品牌。
旅游企业也应该增加投入，改善服务设施和服务标准，改进产品质量和提高服务态度，以满足游客的需求。
旅游消费者的心理分析与需求预测
旅游消费者的心理分析与需求预测随着社会的发展和人们生活水平的提高，旅游已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
旅游不仅能够带给人们身心的放松，还能够拓宽人们的眼界，增长见识。
然而，作为旅游行业的从业者，了解旅游消费者的心理和需求是非常重要的。
本文将对旅游消费者的心理进行分析，并对其需求进行预测。
一、心理分析1. 探索欲望旅游消费者通常具有强烈的探索欲望。
他们渴望探索未知的地方，体验不同的文化和风俗。
这种探索欲望驱使着他们选择不同的目的地，追求独特的旅行体验。
2. 逃避压力现代人生活节奏快，工作压力大，旅游成为了他们逃避压力的一种方式。
旅行可以让人们暂时远离繁忙的工作和生活，放松心情，重新充电。
3. 社交需求旅游也是一种社交活动。
旅游消费者希望通过旅行与他人建立联系，扩大社交圈子。
他们喜欢结识来自不同地方的人，分享旅行经历，交流心得。
4. 自我实现旅游消费者追求个人成长和自我实现。
他们希望通过旅行来发现自我，挑战自我，超越自我。
他们可能选择一些冒险旅行，如登山、潜水等，以达到个人成长的目的。
二、需求预测1. 个性化定制随着消费者对旅游的需求越来越多样化，个性化定制将成为未来旅游行业的发展趋势。
旅游消费者希望能够根据自己的兴趣和需求来定制旅行计划，选择适合自己的行程和活动。
2. 环境友好随着环保意识的提高，旅游消费者对环境友好的旅游产品越来越感兴趣。
他们希望选择那些注重环境保护的旅游目的地和旅行方式，减少对环境的负面影响。
3. 文化体验旅游消费者对于文化体验的需求也越来越高。
他们希望能够深入了解当地的文化和风俗，参与到当地的传统活动中去。
因此，旅游行业需要提供更多的文化体验项目，满足消费者的需求。
4. 数字化服务随着科技的发展，数字化服务已经成为了旅游行业的一个重要趋势。
旅游消费者希望能够通过手机应用程序预订机票、酒店和旅游景点门票，获取实时的旅行信息。
因此，旅游行业需要加大对数字化服务的投入，提供更便捷的服务。
山东省旅游市场分析和预测论文
山东省旅游市场的分析和预测山东是一个旅游资源非常丰富的地区，合理规划管理全省的旅游资源，发挥整体优势，对于促进山东省旅游市场的发展是非常重要的。
做好对旅游市场进行的分析预测工作，是制定山东省旅游发展建设政策的重要依据。
1、如果你是一名游客，请根据你对山东省旅游资源情况的了解，以及你个人的实际状况，建立一般的数学模型分析方法，从山东省现有的众多旅游地中，选择出对你最具吸引力的3个旅游地，并对其进行排序。
并规划未来5年你对这三个地方的旅游计划。
2、请根据山东省的旅游资源条件、旅游资源分布结构、旅游资源的内涵、未来旅游发展建设的政策措施、各个旅游地的旅游发展状况等因素，根据你们能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，分析旅游资源内涵、环境、交通、季节、费用和服务质量、全国旅游市场的竞争，以及与旅游市场发展关系密切的各种内外因素对旅游需求的影响，建立数学模型，对山东省未来5年的旅游市场需求进行预测预报。
你们可以利用已经建立起来的与各种需求预测预报有关的方法，但是要分析这些方法能否直接移植过来使用，做出合理准确的预测预报。
如果不行的话，请对这些方法进行优缺点评估，并提出改进的方法。
你们可以采用不同的预测分析方法，对预测分析结果进行对比，选出你们认为最适合于旅游预报分析的方法。
在进行具体预测预报分析的时候，必须利用准确真实的数据、信息资料，说明你的数据等资料的来源。
注：在引用他人的资料时必须详细注明出处。
对你的模型进行点评，指出你的模型、方法的创新点。
1、如果你是一名游客，请根据你对山东省旅游资源情况的了解，以及你个人的实际状况，建立一般的数学模型分析方法，从山东省现有的众多旅游地中，选择出对你最具吸引力的3个旅游地，并对其进行排序。
并规划未来5年你对这三个地方的旅游计划。
I 问题分析：旅游业已成为现代经济的“朝阳产业”，并展现出强劲的发展势头和广阔的发展前景。
随人们生活水平的提高，人们对旅游的态度发生变化。
浅析旅游消费需求及其预测
浅析旅游消费需求及其预测导言旅游消费是指为满足旅游需求，消费者所购买的固定或流动娱乐、待遇服务等相关支出。
旅游在当前社会中的地位越来越重要，旅游消费需求也得到不断提升，预测旅游消费需求对于旅游行业的发展十分关键。
本文将从旅游消费需求的概念、影响因素以及预测方法三个方面进行分析和探讨。
一、旅游消费需求的概念旅游消费需求是指旅游者在旅游过程中所需要的各种物质和精神支持，以及通过旅游所获得的满足感和感受，从而引发旅游者为了满足自身需求而进行的消费活动。
旅游消费需求体现了移动人口的个性化需求和善变性，涉及到旅游消费者的主观意识、知识水平、生活经验、人际关系、潜在收益等因素。
旅游消费需求包括旅游活动前、中、后阶段，具体包括：旅行计划、旅游目的地选择、旅游交通方式选择、旅游住宿要求、旅游目的地游览要求、旅游食品需求、旅游购物需求等。
二、影响旅游消费需求的因素1.经济因素经济因素是影响旅游消费需求的重要因素，包括收入水平、物价水平、货币政策、经济结构等。
收入水平是旅游需求的主要来源，收入水平高的消费者更容易选择高档次的旅游产品；物价水平也会影响旅游的消费水平，物价水平高的城市，旅游消费额度会受到限制。
货币政策的调整与通过政策调控直接影响市场的投资意愿、消费意愿、价格走势等，因而也会影响旅游市场的消费需求。
2.社会文化因素社会文化因素也是影响旅游消费需求的重要因素，包括习惯、宗教信仰、文化背景等。
不同文化背景下的旅游者对于旅游季节、旅游目的地、旅游目的地产品偏好等也有很大的区别。
3.旅游产品特性旅游产品特性对旅游消费需求的影响也是不可忽视的。
例如，旅游产品的价格、品质、服务、路线等方面都会对旅游者的需求产生影响。
旅游产品的特性分析能够突出旅游者群体的共性特点，找出喜好相同的旅游者群体，及时调整旅游产品的特性，从而提升旅游产品的受欢迎程度。
4.竞争对手的影响竞争对手的竞争行为和竞争策略也会对旅游消费需求产生影响。
我国区域旅游需求的预测分析
我国区域旅游需求的预测分析随着人们生活水平的不断提高和旅游意识的不断增强，旅游需求呈现出快速的增长态势。
因此，对我国区域旅游需求的预测分析具有重要的理论价值和现实意义。
本文将从旅游市场需求的特点、影响因素及未来发展趋势几个方面，对我国区域旅游需求的预测分析进行探讨。
一、旅游市场需求的特点旅游市场的需求是一种非常特殊的需求，具有以下特点：1.季节性强：旅游需求主要集中在节假日、夏季和冬季。
2.变动性强：旅游需求会因天气、政策、景点、航班等各种因素而变动。
3.地域性强：旅游市场受到区域性的限制，游客的流向和旅游产品的供应与地区相关。
4.消费结构多样化：旅游消费的形式、内容和档次多种多样。
二、影响我国区域旅游需求的因素1.经济因素：经济增长水平、GDP水平、人均可支配收入、就业水平等都会影响旅游市场的需求。
2.交通因素：轨道交通、高速公路、航空运输等的快速发展，为旅游市场的需求提供了方便快捷的交通支持。
3.政治因素：政策变化、国家形象等政治因素也会影响旅游需求的变化。
4.自然因素：气候、地理、自然环境等可以影响旅游的选择和旅游的体验。
5.文化因素：各地方的历史文化和人文环境也是吸引游客的重要因素。
三、未来我国区域旅游需求的发展趋势1.形式多样化：未来的旅游市场形式将越来越多样化，旅游主题、旅游内容、旅游方式等多方面的需求会更加广泛。
2.品质化：未来旅游市场中，人们对旅游品质的要求将越来越高，更注重旅游的体验和舒适性。
3.智能化：随着技术的进步，更多的智能设备将被应用在旅游市场中，提升人们的旅游体验。
4.生态化：未来的旅游市场将更加注重生态环保，推动旅游产业的绿色发展。
5.国际化：未来我国的旅游市场将更加国际化，吸引更多的国际游客来华旅游。
同时，中国游客的海外旅游也会呈现出快速增长的趋势。
总之，未来我国区域旅游市场将迎来更多的机遇和挑战。
只有不断地跟随市场需求，加强产品升级，提高服务水平，才能在激烈的竞争中脱颖而出，实现持续稳定的发展。
旅游需求的预测预报
河南城建学院参加2011年全国数学建模竞赛选拔赛题目 B旅游需求的预测预报（以下内容参赛队员不需填写，由阅卷组统一编码）评阅编号：旅游需求的预测预报摘要旅游需求是地区资源的重要组成部分，合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。
本文针对影响旅游需求的某些因素，通过建立数学模型对旅游需求进行合理的预测预报，并运用模型指导实际。
首先，从景点数、个人平均消费、人均GDP 入手，利用查阅的数据，采用多元线性回归的方法确定这些因素对于旅游人数的影响，关联程度为[]0.5,0.1,1.4T ，针对影响程度大小得出人均GDP 对旅游人数的影响程度最大；在对景点数、个人平均消费、人均GDP 的曲线进行拟合，得出表达式代入多元线性回归方程得出最终表达式 多元线性回归方程为：^1237815.50.50.1 1.4x x x y =+++ 景点数、个人平均消费、人均GDP 曲线拟合表达式为：景点数 21x =0.1071t +6.9643t +134.7143个人平均消费 228.9120.12326.4x t t =++ 人均GDP 32312263427530783x t t t =+++其次，通过曲线拟合发现，对于景点数、个人平均消费、人均GDP 均呈上升趋势，那么最终得到的旅游人数y 将随着时间的增加趋向于无穷大，这与实际并不相符。
考虑环境与地区的容纳能力有限，最终趋近最大值，这里采用logistic 模型进行修正，最终得到的方程为0.1473170001 1.8887ty e-=+ （t 为实际年份-2002） 再次，为了保证预测结果的准确性，我们引入GM （1，1）模型进行验证，它由一个单变量的一阶微分方程构成，得出结论后进行残差分析。
三种方法对比，得出误差率，确定实验数据的准确性。
GM （1，1）模型方程 7.258604-e 1.270451k x k 043.01=+∧）（）（ 最终还原数列为 (1)(1)(1)^^^()()(1)x k x k x k =--（k=1，2，3……，n ） 然后，利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法的优、缺点确定这些方法能否直接移植过来运用，并提出改进的办法和行之有效的措施。
旅游毕业设计论文（通用6篇）
旅游毕业设计论文（通用6篇）旅游毕业设计论文（通用6篇）旅游专业人才供需矛盾问题长期存在，完善旅游管理专业实践教学是解决人才供需矛盾，培养高素质旅游专业人才的重要途径。
今天小编要给大家介绍的便是旅游毕业设计论文，欢迎阅读！旅游毕业设计论文篇1摘要：通过文献分析及访谈的方法，提出地方高校旅游管理专业学生的专业认同测量模型由七个维度构成。
对该模型进行了因子分析分析，结果表明旅游管理专业学生的专业认同测量模型包括情况专业前景、专业归属与发展、专业教学3个维度，最后提出地方高校应从提高教学水平，强化教师队伍建设;寻求教学方法的改革创新;开展专业各项活动，形成良好的学习氛围和归属感等方面提高旅游管理专业学生专业认同。
关键词：旅游管理;专业认同;福建省随着我国旅游业的发展，越来越多的地方本科院校也开设旅游管理专业，毕业生人数也逐年增多。
然而，就业形势缺不容乐观。
造成这一矛盾的原因应该是多方面，但从现实情况而言，可能更多的是学生对本专业的认同度低造成的，认同度低，就缺乏学习的兴趣，即使毕业了，也不会愿意从事本专业的工作。
为此，以专业认同为视角，对地方高校旅游管理专业的学生进行了调查，了解目前旅游管理专业学生对本专业的认同评价情况，为营造有利于专业认同的生成环境、提高专业认同水平提供参考。
1研究假设“专业认同”是由埃里克森首次提出的，是自我认同和自我发展的重要内容。
白凯等人认为学科认同由专业学习、专业前景、专业意识、职业发展、专业投机、社会偏见、专业归属等7个维度构成[1]。
邱宏亮等人认为导游专业认同包括专业教学、专业前景、专业意识、专业归属和职业发展等5个维度[2]。
再结合现实的情况，将旅游管理专业学生的专业认同测量模型划分教学、专业前景、专业意识、专业归属、专业发展、专业投机、职业偏见等7个维度。
在此基础上，提出研究假设：地方高校旅游管理专业学生专业认同测量模型具有多维性，包含专业教学、专业前景、专业意识、专业归属、专业发展、专业投机和职业偏见。
基于单方程我国旅游需求预测的计量分析
单位代码学号分类号密级毕业论文（设计）院（系）名称历史与旅游文化学院专业名称旅游管理年级2010级学生姓名廖富超指导教师郝晓兰教授2014年 3月 1日摘要旅游需求预测在旅游研究里具有重要的研究地位，对我国目前而言，旅游需求预测是一个重要的新兴研究领域。
本文基于旅游经济学和计量经济学两大学科的基础上，通过建立旅游需求多元回归模型，运用EVIEWS软件对旅游需求模型进行分析评价。
【关键词】旅游需求计量经济模型分析预测Econometric Analysis: Forecasting China’s Tourism Demand Based on Single-Equation.AbstractTravel demand forecasting in tourism research study has important position, in China , and it is an important emerging area of research. This paper, based on tourism economics and econometrics two disciplines, is established multiple regression model through single-equation of tourism demand. And applying EVIEWS analyze and evaluate the model.Key words:Tourism Demand Econometric Model Analyzing Evaluating目录1.引言 (2)2.理论基础与数据来源 (3)2.1理论基础 (3)2.1.1旅游需求 (3)2.1.2多元线性回归方法 (4)3.旅游需求模型设定与数据说明 (4)3.1旅游需求模型设定 (4)3.1.1被解释变量 (4)3.1.2解释变量 (5)3.1.3模型建立 (5)3.2数据的收集与说明 (6)4.旅游需求模型参数估计 (6)5旅游需求模型检验 (7)5.1经济意义检验 (7)5.2统计推断检验 (8)5.3计量经济学检验 (8)5.3.1.多重共线性检验 (8)5.3.2序列相关检验 (11)5.3.3异方差检验 (14)5.4模型的修正调整 (15)5.5模型的预测分析 (15)6 .结论和建议 (17)致谢 (18)参考文献 (18)在分析和研究经济中，计量经济模型的运用越来越的得到学者的重视和青睐。
旅游存在的问题及对策研究论文
旅游存在的问题及对策研究论文引言：旅游业作为全球经济的一个重要组成部分，已经成为了许多国家的支柱产业之一。
然而，与旅游业蓬勃发展相伴随的是一系列问题。
本文将探讨旅游业中存在的问题，并提出相应的对策，以促进可持续发展和提高旅游业的质量。
一、过度依赖外来游客带来的挑战1. 大量外来游客对环境造成负面影响随着全球航空运输和交通网络的完善，旅游业吸引了越来越多的外来游客。
然而，大量外来游客给目的地地区带来了环境压力，比如水资源短缺、垃圾处理不善等问题。
2. 依赖外汇收入对经济造成风险很多国家和地区过度依赖旅游业所创造的外汇收入，导致经济基础单一，并容易受到全球经济波动和政治变化等因素影响。
解决办法：- 加强环境保护意识，制定严格的旅游区域环保标准，限制游客数量，并实施可持续旅游发展计划。
- 多元化经济结构，降低对旅游业的依赖，发展其他产业，减少经济风险。
二、文化冲突和文化消失对旅游地影响的挑战1. 文化冲突旅游活动可能导致不同文化之间的冲突。
外来游客的行为举止和价值观念与本地居民存在差异，可能会引发矛盾和冲突。
2. 文化消失大量的旅游活动往往使得本地居民抛弃传统文化以迎合外界需求。
这导致了传统文化逐渐消失，给社区带来重大影响。
解决办法：- 加强游客教育和培训，提倡尊重和理解不同文化，并提供相关信息。
- 保护本地传统文化遗产，建立相应的法律法规和组织机构进行监管。
- 鼓励开展多样性旅游产品，增加对本土文化的认知和体验。
三、高昂价格对可持续旅游发展的挑战1. 价格歧视在某些目的地地区，外国游客常常面临价格歧视，被收取高额费用。
这种现象不仅损害了旅游业形象，还制约了可持续旅游的发展。
2. 高昂价格影响市场竞争力高昂的旅游价格可能使一些潜在游客望而却步，导致目的地地区的市场竞争力下降，最终影响旅游业的可持续发展。
解决办法：- 加强旅游定价监管机制，防止价格歧视现象。
- 促进合理竞争，在提供高质量服务基础上适度控制价格水平。
论文：陕西省旅游预测模型
摘要本文讨论的是对陕西省旅游需求的预测问题. 由于旅游需求受到旅游资源、环境，交通、季节、费用、服务质量等因素影响，但这些因素不确定性大，而且市场上关于这些因素的具体统计资料很少，所以参考邓聚龙的灰色预测GM模型，对收集的数)1,1(GM模型，得到关于陕西省旅游需求的灰色预测)1,1(据进行分析，由于2003年受“非典”影响，该数据为非正常数据，剔除该数据并生成紧邻均值数据.然后通过matlab软件编程序可得2010-2014年的预测数据（见表1），并作图（见图1），可知近年来陕西省旅游需求呈持续增长趋势.根据2005-2009年的实际数据和模拟数据对比，进行误差分析,误差较小，所以所得预测结果有较大参考价值.最后对模型进行了合理的评价、改进和推广.关键词旅游需求；)1,1(GM灰色预测模型；matlab程序图1 旅游需求预测图一、问题重述中国是一个旅游大国，其旅游资源极其丰富。
合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。
根据所选的旅游城市或地区，查找关于旅游需求的预测预报资料，并结合从相关旅游部门了解到的情况，分析旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。
二、问题分析旅游需求受到旅游资源、环境，交通、季节、费用、服务质量等因素影响，但这些因素不确定性大，而且市场上关于这些因素的具体统计资料很少，所以采用灰色预测)1,1(GM模型，对陕西省未来五年的旅游需求进行预测。
根据陕西省1995-2009年的旅游统计数据，利用1995-2004的旅游需求信息(见表1)，建立灰色预测)1,1(GM模型，对2005-2014年的旅游需求进行预测，并将2005-2009年的预测结果与统计的信息进行比对，以对该模型进行误差分析。
三、基本假设1 陕西省的接待能力满足需求；2为了研究的方便，假定各个影响因素之间相互独立；3 不考虑突发事件或灾害等因素对旅游需求的影响；四、符号表示)(0k X ：陕西省各年接待国内游客总数的状态变量； 0X ：1995-2004年陕西省接待国内游客总数构成的序列； 1X ：对0X 进行一次累加运算所得的序列；1Z ：1X 的紧邻均值生成序列；)(k ρ ：序列X 的光滑比；ε ：序列X 的光滑系数；)(k σ ：序列X 的级数比；)(k η ：2005-2009各年份模拟数据与实际数据的误差；η ：平均误差.五、模型的建立5.1 状态变量0X 的表示：根据统计数据，可将1995-2004年的陕西省接待游客人数生成状态变量0X ，))10(),9(),8(),7(),6(),5(),4(),3(),2(),1((00000000000X X X X X X X X X X X = (1) 5.2 生成累加序列1X ：对0X 做一次累加生成运算，得到一次累加生成序列1X ：))10(),9(),8(),7(),6(),5(),4(),3(),2(),1((11111111111X X X X X X X X X X X = (2)其中∑=+-==ki k X k X k X k X 10101)()1()()(.5.3 对序列0X 做准光滑检验：利用公式计算)1()()(100-=k X k X k ρ的值，如果5.0)1()(1<-k X k ρ,那么就称序列0X 是准光滑的.经过计算可得：57.0)3(≈ρ 37.0)4(≈ρ 28.0)5(≈ρ 25.0)6(≈ρ 22.0)7(≈ρ 20.0)8(≈ρ 20.0)9(≈ρ 19.0)4(≈ρ 易观察到：)(k ρ均小于0.5 . 故当3>k 时准光滑条件满足. 5.4对序列1X 做准指数检验： 利用公式计算],[)1()()(11b a k X k X k ∈-=σ 的值，如果5.0≤σ,那么就称序列1X 满足准指数定律.经计算可得：10.2)2(≈σ 57.1)3(≈σ 37.1)4(≈σ 26.1)5(≈σ 25.1)6(≈σ22.1)7(≈σ 20.1)8(≈σ 20.1)9(≈σ 19.1)10(≈σ当3>k 时，5.0],5.1,1[)(=∈σσk ，准指数规律满足，故可对序列1X 建立)1,1(GM 灰色预测模型.5.5 )1,1(GM 灰色预测模型：b ax dtdx =+11其中b a ,为待定系数.1Z 为1X 的紧邻均值生成序列1111((2),(3),,())Z z z z n = ， 其中1111()(()(1))1,2,2z k x k x k k n =+-=若[,]T a a b ∧=为参数列，且010101(2)(2)1(3)(3)1,()()1x Z x Z Y B x n Z n -⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ 则GM(1,1)模型b k az k x =+)()(10的最小二乘估计参数列满足1[,]()T T T a a b B B B Y ∧-==所以方程11dx ax b dt+= 的解（也称时间响应函数）为()11()(1)at b bx t x e a a-=-+)1,1(GM 灰色预测模型b k az k x =+)()(10的时间响应函数序列为()10(1)(1)1,2,,ak b bx k x e k n a a∧-+=-+=根据)1()()(110--=k x k x k x 还原求出)(0k x 的模拟值即可.六、模型求解由于2003年收“非典”影响，该年旅游人数为非正常数据，所以剔除非正常数据生成紧邻均值数据，则5.4482)10(*5.0)8(*5.0)9(000=+=X X X将表1的数据代入(1)式得：))10(),9(),8(),7(),6(),5(),4(),3(),2(),1((00000000000X X X X X X X X X X X =)5232,5.4482,3733,3363,3060,2600,2550,2500,2300,2100(=则对0X 进行一次累加生成序列))10(),9(),8(),7(),6(),5(),4(),3(),2(),1((11111111111X X X X X X X X X X X =)5.31920,5.26688,22206,18473,15110,12050,9450,6900,4400,2100(=利用Matlab 软件编程序(见附录)，可模拟得2005-2009年的旅游人数(见表2)，并预测2010-2014年的旅游需求量(见表3).图1 旅游需求预测图七、结论分析与检验在求解模型时，将2003年的非正常数据处理为紧邻均值数据，由)1,1(GM 灰色预测模型求解可得，陕西省2010-2014年的旅游需求预测(见表3)，近年来，其旅游需求成上升趋势(见图1).比较2005-2009年的实际旅游人数和模拟数据可知，模拟数据与实际数据变化幅度不是很大，所以预测的结果是合理的。
我国区域旅游需求的预测分析
我国区域旅游需求的预测分析本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！1 计量经济学模型变量的选择研究方法基于数据的回顾和运用性，许多现代时间序列预测方法都运用了预测，而基本结构模型和时间变量参数计量经济模型xx年至xx年有着事前预测。
该研究的主要目的是审视这些模型是否能运用于未来两年的短期的精确的旅游到达预测。
在此层面中国可以运用的数据仅限于1994年至xx年之间。
模型建立的过程运用了上述讨论的时间参数模型和基本结构模型。
这些方法的研究中，下列数据资源可以检测：临时变量和独立变量。
2 干预的基本结构模型表一显示日本是最低平均绝对误差，只有%，俄罗斯有最高平均绝对误差值在%。
13个国家中有三个国家的总平均绝对误差平均数低于20%。
13个来源国家到31个中国地区的平均绝对误差为%。
3 带有虚拟变量的时间参数预测时间参数模型在这里的发展是基于建模过程提供了6个人机电子软件包。
这种分析在状态矢量空间形式下提供了动态系统。
状态空间形式允许预测伴随可观测模型的未观察到的变量。
其同时允许曾经用过的循环卡尔曼滤波算法同时间序列结构模型共同运用。
卡尔曼滤波算法运用于早一步的运算来预测，同时和确定的协方差值的初始值的平方误差矩阵联系。
这样分析下来，人机电子将他们的值设定较高的初始价值来反应不确定性。
尽管所有的省份需要对比分析，国际旅游到达则关注于小于总的31个省份和地区的选择。
三分之一的到达者关注与排名前五的到达省份，而%则关注排名前十。
4 结论该研究表明尽管数据有限，但是精确预测中国的地区到达是有可能的。
尽管数据的局限性同年居序列有关，而有限时间序列的长度、精确预测错误在20%以下，而10%以下的错误可以持续被推导出来。
所以关注与预测更发达的旅游地区预测，这些流动倾向更明显且有较少不稳定性。
另外，如果只关注于计量经济模型是错误的，因为在此研究中现代时间序列方法被证明是占优势的。
《2024年秦皇岛入境旅游需求影响因素及预测研究》范文
《秦皇岛入境旅游需求影响因素及预测研究》篇一一、引言秦皇岛，作为中国的重要海滨城市，其独特的地理位置和丰富的旅游资源，使其成为国内外游客的热门旅游目的地。
近年来，随着全球旅游业的快速发展，秦皇岛的入境旅游需求呈现出稳步增长的趋势。
然而，这一增长受到多种因素的影响。
本文将深入探讨秦皇岛入境旅游需求的影响因素，以及对其未来发展的预测进行研究。
二、秦皇岛入境旅游需求的影响因素1. 宏观经济因素经济因素是影响秦皇岛入境旅游需求的关键因素。
一方面，国内外经济形势的变化会影响游客的出行能力和消费水平。
另一方面，秦皇岛本地的经济发展水平也会影响旅游基础设施的建设和旅游服务的提供。
2. 政策与法规因素政策与法规对秦皇岛入境旅游需求有着重要影响。
例如，签证政策的放宽、旅游政策的优化等都会吸引更多的外国游客前来旅游。
反之，如果政策收紧或出现不利变化，可能会对入境旅游需求产生负面影响。
3. 旅游资源与设施秦皇岛拥有丰富的自然和人文旅游资源，如美丽的海滩、历史悠久的古迹、独特的风土人情等。
同时，完善的旅游设施和服务也是吸引游客的重要因素。
这些资源与设施的优劣直接影响着游客的旅游体验和满意度。
4. 市场需求与竞争市场需求和竞争也是影响秦皇岛入境旅游需求的重要因素。
不同国家和地区的游客有着不同的旅游需求和偏好，因此，了解并满足这些需求是提高秦皇岛入境旅游需求的关键。
同时，随着全球旅游业的快速发展，秦皇岛面临的竞争也越来越激烈。
三、秦皇岛入境旅游需求的预测研究基于对秦皇岛入境旅游需求影响因素的分析，我们可以进行以下预测研究：首先，随着全球经济的持续发展，特别是中国经济的稳步增长，预计秦皇岛的入境旅游需求将继续保持增长趋势。
同时，随着政策的不断优化和开放，如签证政策的进一步放宽，将吸引更多的外国游客前来旅游。
其次，秦皇岛应继续加大对旅游资源和设施的投入，提高旅游服务的水平和质量。
这将有助于提高游客的满意度和忠诚度，进一步推动秦皇岛的入境旅游需求增长。
《秦皇岛入境旅游需求影响因素及预测研究》范文
《秦皇岛入境旅游需求影响因素及预测研究》篇一一、引言秦皇岛，一个坐落在中国河北省的重要旅游城市，拥有得天独厚的自然景观和丰富的历史文化底蕴。
随着全球旅游业的快速发展，秦皇岛作为中国的重要海滨旅游城市，其入境旅游需求逐渐增加。
然而，面对复杂多变的国际旅游市场，秦皇岛的入境旅游需求受到多种因素的影响。
本文旨在探讨秦皇岛入境旅游需求的影响因素，并对未来发展趋势进行预测。
二、秦皇岛入境旅游需求影响因素1. 政策与经济因素政策对秦皇岛入境旅游需求的影响显著。
例如，国家对旅游业的相关政策扶持、签证政策的便利化等，都会直接影响到外国游客的旅游意愿和实际行为。
此外，全球经济形势的变化也会对秦皇岛的入境旅游需求产生影响。
经济繁荣时期，人们有更多的可支配收入用于旅游；而经济低迷时期，人们可能会减少非必需品的消费，包括旅游。
2. 旅游资源与服务质量秦皇岛拥有丰富的自然景观和人文景观，如美丽的海滩、悠久的历史文化等，这些都是吸引外国游客的重要因素。
此外，秦皇岛的旅游服务质量也会直接影响游客的满意度和再次访问的意愿。
包括酒店、餐饮、交通、导游服务等在内的旅游配套设施和服务质量，都是影响游客体验的关键因素。
3. 宣传与推广宣传与推广是扩大秦皇岛知名度、吸引更多外国游客的重要手段。
通过媒体宣传、旅游推广活动、国际旅游合作等方式，可以提高秦皇岛在国际旅游市场的知名度，从而吸引更多的外国游客。
4. 竞争与替代性因素旅游市场上的竞争与替代性因素也会影响秦皇岛的入境旅游需求。
例如，其他海滨城市或旅游目的地的吸引力、价格优势等，都会对秦皇岛的旅游需求产生影响。
因此，秦皇岛需要不断提升自身的旅游竞争力，以吸引更多的游客。
三、秦皇岛入境旅游需求预测基于上述分析，未来秦皇岛的入境旅游需求将呈现出以下趋势：首先，随着中国经济的持续发展和人民生活水平的提高，以及国家对旅游业的政策扶持，秦皇岛的入境旅游需求将保持稳定增长。
其次，随着全球旅游市场的变化，秦皇岛需要不断优化旅游资源和服务质量，以满足游客日益多样化的需求。
旅游业市场需求变化预测
旅游业市场需求变化预测随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，旅游业蓬勃发展，成为了全球最重要的产业之一。
然而，随着社会变迁和消费者趋势的不断变化，旅游市场需求也在发生着重大的变化。
本文将根据当前的市场趋势和消费者需求，预测未来旅游业市场需求的变化。
一、个性化定制需求的增加随着消费者对个性化服务的需求不断增加，旅游业也不例外。
传统的旅行团模式已经无法满足消费者的需求，越来越多的人希望能够根据自己的偏好和兴趣来定制旅行计划。
因此，未来旅游业市场将会出现更多专注于个性化定制的旅行社和平台。
这些旅行社和平台将通过大数据和人工智能技术，为消费者提供个性化的旅游方案，满足不同消费者的独特需求。
二、可持续旅游趋势的兴起随着全球持续发展的意识的增强，可持续旅游成为旅游市场的重要趋势。
越来越多的消费者倾向于选择环保、文化尊重和社会责任感强的旅游产品。
未来旅游业市场将会呈现出更多注重环境保护和社会责任的旅游项目和产品。
例如，推广低碳出行、鼓励文化交流和支持当地社区发展等。
旅行者选择这些可持续旅游项目不仅是为了获得一次美好的旅行经历，更是希望能够在旅行中对环境和社会做出积极的贡献。
三、体验式旅游需求的增长传统的旅游观光模式已经不能满足越来越多消费者的需求。
现代消费者更加注重旅行的体验价值，他们希望能够通过旅行来获得真正的情感回报和精神享受。
因此，未来旅游业市场将会迎来更多的体验式旅游产品和项目。
这些产品和项目将注重提供独特的体验，如文化体验、探险体验、美食体验等，旨在让旅行者在旅行中获得更加深刻和难忘的体验。
四、健康与养生旅游的兴起随着人们对健康意识的提高，健康与养生旅游的需求也在不断增长。
人们希望通过旅行来放松身心、改善健康状况。
未来旅游业市场将会出现更多专注于健康养生的旅游项目和产品，如瑜伽旅行、温泉养生等。
这些旅游项目将通过提供健康饮食、康体活动和自然疗法等，满足消费者对健康和养生的需求。
综上所述，随着社会变迁和消费者趋势的变化，旅游业市场需求也在发生着重大的变化。
旅游需求的预测预报
旅游需求的预测预报旅游需求的预测预报摘要：旅游需求的预测预报研究一直是旅游学研究的一个重要课题。
本文在对到访澳门地区中国内地游客量分析的基础上,运用人工神经*(ANN) 的理论和方法,构建了ANN 模型分析中的3层BP模型,以澳门近**年（1996-2005）入境来访的中国内地旅游人数为例进行模型验证，模拟结果表明,BP神经*预测的结果能够高程度的吻合原始数据，在旅游市场预测中，BP神经*预测是一种有效的预测方法。
一．问题的提出与分析近年来，对澳门地区的旅游业来说，中国内地旅客是旅游收入的主要来源。
目前旅游业已成为澳门地区经济发展特别是第二产业发展的支柱。
建立科学的可操作的旅游预测模型是实现澳门地区旅游业持续健康稳定发展的理论基石和前提。
由于影响某地旅游人数的因素各异，还不存在普遍适用的神经*模型。
基于此，本文拟用3层BP神经*模型来仿真模拟分析和预测澳门地区旅游需求,以此为旅游需求预测提供一种新的方法。
二．模型的假设与符号说明1．基本假设1）交通在旅游中通常不是重要的，为了研究的方便（主要是无法获得交通数据），把交通这个影响忽略。
2）假设澳门的接待能力都满足需求。
3）在本例旅游需求预测模型中，我们考虑的主要因素有：客源地的人口，客源地的总收入，客源地的消费水平，旅游目的地的生活水平。
4）为了研究的方便，假定以上四因子之间相互独立，本例旅游需求即为上述四因子的函数，即y=f(GDI,POP,GDE,M-GP)。
就用这四个因素作为人工神经*模型输入层的神经元。
2．符号说明T 澳门内地游客量GDI 中国内地国民总收入POP 中国内地人口总数GDE 中国内地国民消费水平M-GP 澳门生产总值三．模型的建立与求解1．人工神经*模型理论原理人工神经*（ArtificialNeuralNetwork）是由大量的、简单元件（神经元）广泛相互联结而成的非线性的、动态的复杂*信息处理系统，它是在现代神经学研究成果基础上提出的，能模拟人脑的若干基本功能面向MATLAB工具箱的神经*理论与应用[M].合肥：中科学学技术大学出版社，1998.45.。
《2024年秦皇岛入境旅游需求影响因素及预测研究》范文
《秦皇岛入境旅游需求影响因素及预测研究》篇一一、引言秦皇岛，作为中国的一座海滨城市，以其独特的地理位置、丰富的历史文化和美丽的自然风光吸引着国内外游客。
随着全球旅游业的快速发展，入境旅游成为推动城市经济发展的重要力量。
本文将就秦皇岛入境旅游需求的影响因素进行深入研究，并对未来发展趋势进行预测。
二、秦皇岛入境旅游需求的影响因素1. 经济发展水平经济发展水平是影响秦皇岛入境旅游需求的重要因素。
随着国家经济的持续增长，人民生活水平提高，出境旅游需求增加，秦皇岛作为旅游目的地，其经济发展状况直接影响到游客的消费能力和旅游需求。
2. 政策与法规政策与法规对秦皇岛入境旅游需求产生重要影响。
政府对旅游业的支持政策、签证政策、税收政策等都会影响游客的旅游决策。
此外，国际政治环境的变化也可能对秦皇岛的入境旅游产生一定影响。
3. 旅游资源与服务质量秦皇岛拥有丰富的自然和人文旅游资源，如海滨风光、历史文化遗址等。
同时，旅游业的服务质量也对游客的满意度和重游率产生重要影响。
优质的旅游服务和良好的旅游环境能吸引更多游客，促进入境旅游需求的增长。
4. 旅游宣传与推广旅游宣传与推广是提高秦皇岛知名度、吸引游客的重要手段。
通过各类媒体、社交平台等渠道进行宣传，可以提高秦皇岛的旅游形象，吸引更多游客前来参观。
三、秦皇岛入境旅游需求的预测研究1. 预测方法与模型针对秦皇岛入境旅游需求的预测，可以采用定量与定性相结合的方法。
通过收集历史数据，运用统计分析、时间序列分析等方法建立预测模型，对未来一段时间内的入境旅游需求进行预测。
同时，结合专家意见、市场调研等手段，对预测结果进行验证和修正。
2. 预测结果及分析根据预测模型和分析结果，未来几年内，秦皇岛的入境旅游需求将继续保持增长态势。
其中，经济发展、政策支持、旅游资源和服务质量的提升将是推动秦皇岛入境旅游需求增长的主要因素。
同时，随着科技的发展和互联网的普及，旅游业与科技、文化的融合将进一步拓展秦皇岛的旅游市场。
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本科毕业设计(论文)理学院题目：旅游需求的预测问题毕业设计（论文）独创性声明本人所呈交的毕业论文是在指导教师指导下进行的工作及取得的成果。
除文中已经注明的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。
作者签名：王赞日期：2013.5.18目录摘要.................. -错误!未定义书签。
-ABSTRACT .................. -错误!未定义书签。
-第一章引言 ........... -错误!未定义书签。
-1.1背景知识.................... -错误!未定义书签。
-1.2问题假设.................... -错误!未定义书签。
-1.3符号说明.................... -错误!未定义书签。
-第二章问题分析求解 ....... -错误!未定义书签。
-2.1模型一的建立与分析：........ -错误!未定义书签。
-2.2模型二的建立与分析：........ -错误!未定义书签。
-2.3模型三的建立与分析：........ -错误!未定义书签。
-第三章结果分析 ........... -错误!未定义书签。
-第四章模型评价 ........... -错误!未定义书签。
-谢辞...................... -错误!未定义书签。
-参考文献.................. -错误!未定义书签。
-附录...................... -错误!未定义书签。
-基于灰色模型的旅游需求预测问题摘要本文根据中华人民共和国国家统计局和中国旅游网公布的数据，运用灰色关联分析理论分析了北京市的旅游资源、环境、交通、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，并在此基础上建立了旅游需求的灰色系统预测模型，预测了北京未来几年的旅游需求的发展趋势。
同时，针对灰色系统预测模型的缺点，本文引入了Logistic人口预测模型，将之应用到旅游需求的预测上，利用最小二乘法得到其中两个参数的值，由此推断出北京市最大容纳外来旅游人数。
进一步我们假设北京市最大容纳旅游人数在短时间内不会改变，利用逐年的历史数据来计算出其旅游人数增长率的变化情况，用灰色系统GM(1，1)模型预测其发展情况，进一步修正模型，得到更加理想的预测模型。
关键字：灰色预测模型；灰色关联分析；Logistic模型；最小二乘法；Travel demand forecast based on gray modelABSTRACTAccording to the data released by the National Bureau of Statistics of the People's Republic of China and China Travel Network, the use of gray relational analysis theory Beijing tourism resources, the environment, transportation, cost and quality of service and other factors of tourism demand, and on this basis established tourism demand gray Model to predict the Beijing tourism demand trends in the next few years. The same time, the shortcomings of gray prediction model, this paper introduces a model of logistic population projections, will be applied to tourism demand forecasting, using the least squares method to get the value of the two parameters, infer its maximum in Beijing Overseas Tourism number. Further, we assume that Beijing accommodate the largest number of tourists will not change in a short period of time, year by year historical data to calculate the changes in the growth rate of the number of tourists, gray system GM (1,1) model to predict the development, further correction model, more ideal prediction model.Key words: Grey Forecasting Model;Grey Relational Analysis;Logistic Model; The method of least squares;第一章引言1.1背景知识随着社会的发展，旅游业已发展成为当今世界最大的经济产业，已成为现代人日常生活不可缺少的组成部分，我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。
合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。
现在要求选择合适的旅游城市或地区，对旅游需求的预测和预报建立数学模型，来帮主有关部门进一步规划好旅游资源。
具体说：（1）对所选的旅游城市或地区，根据能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合从相关旅游部门了解到的情况，分析旅游资源、环境、交易、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。
（2）可以利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法能否直接移植过来，做出合理，正确的预测预报；如果不行的话，请对这些方法的优缺点做出评价，并提出改进的办法。
1.2问题假设1、旅游需求问题的内在机理是一个灰色问题.2、旅游需求主要受资源、环境、交通、季节、费用和服务质量因素的影响.3、城市的旅游需求可以主要以城市每年接待旅游人数数量来体现.4、城市旅游环境可以以其拥有各星级宾馆的数量来衡量.5、城市旅游资源可以以其拥有的各级旅游景点数来衡量.6、旅游城市所能容纳的最多旅游人数短时间内饰一个定值，而其每年的增长率变化时一个灰色问题.1.3符号说明σ：2003年-2012年各星级宾馆的数量的标准差；c：2003年-2012年中每一等级宾馆数量的平均值；nx：旅游需求预测分析中的主因子，即：入京旅游人数；x：对主因子存在影响的各类因素；iw：i星级宾馆的关联度权值；iP：旅游环境的综合量化评价；V：第i个因素在第j年的无量纲化数据；ijg：各A级景区的权值；iX：n星级宾馆在第i年的个数；nil i星级宾馆在各年份的个数数列；:iv第i个因素在第j年的统计数据；:ijh：表示第i星级宾馆第j年的景区个数；ij()x k：第k年的入京旅游人数；()x k：第k年第i种因素的取值；iα：分辨系数，一般取值0.5α=； ()i k ∆：各比较数列间的绝对差；()0ox ：各年旅游入京人数； ()1x ：0x 的累加序列；()d k ：()1x 的灰导数；()10z：()10x的均值数列；r ：历年北京入京旅游人数增长率；m x ：北京市最大容纳的旅游人数；第二章 问题分析求解2.1模型一的建立与分析：1、 问题分析：我们首先对各年旅游入京人数建立一个GM （1,1）模型，通过这个模型可对旅游需求做一个初步预测。
2、建立模型：()()()()()()()()00000001,2,,n x x x x =为各年旅游入京人数；()()()()()()()()11110001,2,,n xxx x =为0x 的一次累加序列；其中()()()()10001ki k i x x ==∑；则可建立灰色预测GM （1,1）模型：()()()10d k az k b +=，其中，()d k 为1x 的灰导数()()()()()()()0110001d k x k x k x k =--=；()10z 为()10x 的均值数列，()()()()()()()1101012k k k x x z +-=；a 为发展系统，b 为灰作用量，()10z为白化背景，经过简化可得方程：()()()()0100x k az k b += （1）将()()()()00002,,n x x 带入方程（1），可得()()()()()()()()()()()()010********022,33,.x az b x az b x n az n b ⎧+=⎪⎪+=⎨⎪⎪+=⎩由GM （1,1）灰微分方程（1）所对应的的白化微分方程：()()()1100dx ax t b dt+= ()()()()()()()()()()100000001(1)1,2,3111.ak ak a b bx k x e k a ab x k x e e a --⇒+=-+=⎛⎫⇒+=-- ⎪⎝⎭在最小二乘法意义下可求解此线性方程组得()1TT -=u B BB Y , (2)其中()T ab =u ，()()()()10102 1 1z z n ⎡⎤-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦B ，()()()()00002 x x n ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦Y 3、具体算例：我们以北京市历年接待外来旅游人数为例，验证模型I 的有效性。
具体数据见表1：令()0x =（2068664，2188917，2200947，2298368，2523943……3320911，2857872，3103836，3121462，3155000），()10x =（2068664，4257581，6458528，8756896，11280839……14101750，16959622，20063458，23184920，26339920）为将所有的级比()()()()()00001x k k x k λ-=都落在可容覆盖区间2211,n n e e -++⎡⎤⎢⎥⎣⎦里，须将()00x 作预处理：()()()()00001x x x =。
由最小二乘法带入（2）式可得60.0301, 2.163010a b =-=⨯。