2022年重庆市旅游需求的预测模型 .pdf

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1、1 一、 问题重述我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展中势头最强劲和规模最大的产业之一，其直接或间接地促进国民经济有关部门的发展，日益凸显了它在国民经济中的重要地位。所以合理规划、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。现在自己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，来帮助有关部门进一步规划好旅游资源，并做到以下几点：1. 对你们所选的旅游城市或地区，根据你们能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合你们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

2、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. 你们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、缺点做出评估，并提出改良的方法。但在引用他人的资料时必须注明出处。3. 为了能够用数学建模的方法对旅游需求进行预测预报，必须做好哪些准备工作包括有关数据的采集和整理？4. 在调研及对你们所建立的数学模型分析的基础上写出一篇报告，向有关旅游部门提出具体的建议。二、 问题假设三、 符号说明G有向图矩阵V城市A路径n要经过的城市总数ijd任意两城市之间的距离ijx是否经过两座城市ij

3、路径上的信息量ijn启发函数信息启发式因子精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页，共 6 页2 四、 问题分析题目要求通过对旅游资源、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模型。这里，我们将旅游需求简化为旅游总人数，以星级饭店、旅行社数量、客车数量、高速公路总公里数、全国人均GDP 、重庆地区 CPI、重庆市环保投资总额及重庆市地下水量为因素，利用BP神经网络模型进行求解，可得出下一年旅游总人数的预测值。五、 模型的建立与求解模型建立与求解5.1.1 建立 BP神经网络的数学模型5.1.2 基

4、于 BP神经网络模型的实现5.1.3 模型的求解以重庆统计年鉴为依据，可查得历年的统计数据如下表示：年份旅游总人数星级饭店旅行社数量客车高速人均 GDP CPI 环保投资地下水量1998 26 150 21288 20 140 1999 33 170 24658 134 期望启发式因子kijpt蚂蚁 k 在t 时刻由 i 城市转向 j 城市的转移概率ktabu第 k只蚂蚁的禁忌搜索表信息素挥发系数kijtt 时刻 k 蚂蚁在路径 ij 上留下的信息素量L短到目前为止所找到的全局最短路径长度Q蚂蚁携带的信息素量kL本次循环中第 k 只蚂蚁所走的路程长度m蚂蚁的总数量k蚂蚁的编号cn所记录的循环次

5、数maxcn最大循环次数精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页，共 6 页3 2000 37 190 35863 232 2001 42 203 32790 320 2002 59 204 33756 399 2003 73 203 37473 580 2004 168 212 37364 714 1490.38 2005 189 220 41126 748 1715.03 2006 207 223 50137 778 2027.34 2007 219 280 41330 1049 2566.43 2008 239 323 4315

6、6 1165 3266.51 2009 266 353 45345 1577 3711.00 由于数据较大，现以1998 年为基准，对各因素进行量化，得到下表年份旅游总人数星级饭店旅行社数量客车高速人均GDP CPI 环保投资地下水量1998 2196.27 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1999 2494.49 1.27 1.13 1.16 6.70 1.05 0.99 1.03 0.94 2000 3096.28 1.42 1.27 1.68 11.60 1.16 1.01 1.26 0.68 2001 3981.33 1.62 1.35

7、1.54 16.00 1.27 1.02 1.55 0.50 2002 4665.84 2.27 1.36 1.59 19.95 1.38 1.00 1.87 0.73 2003 4286.25 2.81 1.35 1.76 29.00 1.55 1.02 2.27 0.78 2004 5279.04 6.46 1.41 1.76 35.70 1.82 1.05 2.59 0.75 2005 6017.71 7.27 1.47 1.93 37.40 2.09 1.03 3.31 0.77 2006 6847.51 7.96 1.49 2.36 38.90 2.47 1.02 4.31 0.41

8、 2007 8085.50 8.42 1.87 1.94 52.45 3.13 1.06 5.50 0.55 2008 10088.38 9.19 2.15 2.03 58.25 3.98 1.07 6.43 0.63 2009 12295.84 10.23 2.35 2.13 78.85 4.52 1.00 9.64 0.58 将 1998-2008 年的各个因素作为网络输入， 将 1999-2009 年的旅游总人数作为理想输出，通过神经网络模型对其进行训练使其在误差允许范围之内，然后将该神经网络应用于2009年各个因素，即可预测出2010年旅游的总人数。网络输入数据如下表所示：年份y x

9、x x x x x x x 1998 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1999 2494.49 1.27 1.13 1.16 6.70 1.05 0.99 1.03 0.94 2000 3096.28 1.42 1.27 1.68 11.60 1.16 1.01 1.26 0.68 2001 3981.33 1.62 1.35 1.54 16.00 1.27 1.02 1.55 0.50 2002 4665.84 2.27 1.36 1.59 19.95 1.38 1.00 1.87 0.73 2003 4286.25 2.81 1.35 1.7

10、6 29.00 1.55 1.02 2.27 0.78 2004 5279.04 6.46 1.41 1.76 35.70 1.82 1.05 2.59 0.75 2005 6017.71 7.27 1.47 1.93 37.40 2.09 1.03 3.31 0.77 2006 6847.51 7.96 1.49 2.36 38.90 2.47 1.02 4.31 0.41 2007 8085.50 8.42 1.87 1.94 52.45 3.13 1.06 5.50 0.55 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页，共 6 页

11、4 2008 10088.38 9.19 2.15 2.03 58.25 3.98 1.07 6.43 0.63 2009 12295.84 10.23 2.35 2.13 78.85 4.52 1.00 9.64 0.58 在 matlab 上运行程序， 重复 10 次或以上，取误差最小， 可得，控制误差如下列图所示：网络的输入层与神经元之间的连接权值如下表所示：1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页，共 6 页5 真实值与预测值关系可由下列图看出：最后结果

12、为 MSE = ans =即模型及分析已有模型GM 1,1 logistic 模型的解释模型的求解GM 1，1模型 将 1998-2009 年旅游总人数作为值，通过matlab 程序，可得Logistic模型 令 xm= 可算出模型的改良解答六、 模型评价与改良1)在解题过程中，使用Matlab 软件进行编程，在分析和运算方面有较高的精度，时间大大缩短，使答案更加明了。2)合理恰当的使用了表格和图形，使数据的表达和意思的表达更加清晰。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页，共 6 页6 3)答案详细、具体，并且接近实际，具有较强的可操作性。1)没有根据实际路况来解题，与实际存在很大的差异。2)大多数数据来自于网络，数据缺乏准确性。3)对问题五没有采用更精确的方法进行预测，缺乏合理性。七、重庆市旅游需求预测模型的分析报告八、参考文献精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页，共 6 页