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人文地理  2002, Vol. 17 Issue (6): 50-52    DOI: 10.13959/j.issn.1003-2398.2002.06.012
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旅游客源预测的神经网络方法
孙燕平1, 张琳1, 吕仁义2
1. 西安市城市规划设计研究院, 西安 710082;
2. 西安建筑科技大学建筑学院, 西安 710055
TOURIST QUANTITY FORECAST BY USING NEURAL NETWORK
SUN Yan-ping1, ZHANG Lin1, LV Ren-yi2
1. Xi'an Urban Planning and Design Institute, Xi'an 710082, China;
2. Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, China

全文: PDF (160 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 对旅游业来说,客源是赖以存在和发展的关键因素。根据游客人数的多少,旅游接待地可相应确定旅游接待服务设施规模,因此对游客数量进行预测是很重要而且是十分必要的。本文提出了一种基于人工神经网络的旅游客源预测方法,用以对旅游客源进行预测。文中首先介绍了神经网络的基本原理,以及BP算法的运算过程。在此基础上,针对入境旅游人数预测的特定问题构造了一个神经网络模型,对近些年入境旅游人数进行了较为准确的预测,并将其结果与传统方法进行了比较。结果表明:该方法能有效地对旅游客源进行预测,结果优于传统方法,具有很高的准确性和鲁棒性。
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关键词 神经网络BP算法预测客源    
Abstract:Tourist quantity is the key factor of existence and development to toruist industry. Tourist site may constitute reception scale according to tourist quantity. So it is very important and necessary to forecast tourist quantity. A tourist quantity forecast method based on artificial neural networks is proposed to forecast tourist quantity. First the paper introduces the basic theory and model of the neural network and the process of Back propagation Algorithm. Based on the above, a neural network model is constructed aiming at particular problem of tourist quantity from abroad. The model forecast exact tourist quantity from abroad in recent years and its effect is compared with the traditional method. The results indicate that the method forecast tourist quantity efficiently. Its effect is better than traditional method and has good exactness and robustness.
Key wordsneural network    BP Algorithm    forecast    tourist quantity   
收稿日期: 2001-11-12     
作者简介: 孙燕平(1975-),女,山东淄博人,硕士,主要从事城市规划和旅游规划研究。
引用本文:   
孙燕平, 张琳, 吕仁义. 旅游客源预测的神经网络方法[J]. 人文地理, 2002, 17(6): 50-52. SUN Yan-ping, ZHANG Lin, LV Ren-yi. TOURIST QUANTITY FORECAST BY USING NEURAL NETWORK. HUMAN GEOGRAPHY, 2002, 17(6): 50-52.
链接本文:  
http://rwdl.xisu.edu.cn/CN/10.13959/j.issn.1003-2398.2002.06.012      或     http://rwdl.xisu.edu.cn/CN/Y2002/V17/I6/50
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