基于灰色模型的旅游流量预测方法探讨
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作者: 张 龙 李翔宇
[摘要] 灰色预测模型GM(1,1)是一种旅游流量预测模型,本文根据2000年~2005年河北省海外游客量的统计数据,利用灰色模型对河北省2010年前的海外游客量进行了预测。通过分析,灰色预测模型具有较高的建模精度,预测方法和结果对旅游地规划具有一定的参考作用。
[关键词] 旅游流量海外游客量灰色模型河北省
一、引言
研究旅游流的流向、流量、旅游者行为和消费特征,对于旅游地规划建设方向、规模及布局都是必不可少的。其中,有关旅游流量预测模型目前有:一般时间序列法、灰色预测模型、引力模型等方法。灰色系统理论(Grey System Theory)是由邓聚龙教授于1982年提出的,现已广泛应用于工程控制、经济管理等众多领域。根据灰色系统理论,旅游流量具有明显的动态特征和不确定性,符合灰色系统的特点,可视为一个独立的灰色系统。因此,应用灰色系统理论进行动态预测是可行的。
二、灰色模型GM(1,1)预测方法
GM(1,1)模型是灰色模型中一种特殊的线性动态模型,通过4个以上的连续数据建立。
1.确定预测的目的
在可行性研究过程中,首先要对拟建项目的经济活动进行分析研究,确定市场预测的对象。
2.收集整理资料和数据
收集需要预测的经济指标在连续若干个时间内的观测值,按其出现时间的先后次序排列而成时间序列:x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)}。
3.建立灰色预测模型GM(1,1)
(1)数据处理对x(0)作累加生成,得到新的数列
(2)参数估计对数列x(1),可建立预测模型的白化形式方程(1)
式中a,u为待估参数,分别为发展灰数和内生控制灰数。设待估参数向量,按最小二乘法求得=(BTB)-1BTyn。式中yn=[x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)]T.(2)
(3)确定模型将代入(1)式,并解微分方程,可确定GM(1,1)预测模型为
4.模型检验
(1)残差检验。残差检验分绝对误差和相对误差。通过检验判断误差变动是否平稳或均匀。
绝对误差ε的计算公式为:ε(0)(i)=x(0)(i)-(0)(i)(i=1,2,…,n)。
相对误差M的计算公式为:M(0)(i)=[ε(0)(i)/x(0)(i)]×100%(i=1,2,…,n)
(2)关联度检验。计算原始数列x(0)与其模型计算值(0)绝对误差的最小差和最大差:
min{|(0)(i)-x(0)(i)|},max{|(0)(i)-x(0)(i)|}.
计算关联系数W(i)(第i个数据的关联系数):
式中p为取定的最大差百分比,一般取p=0.5。由于关联系数的信息较为分散,不便于比较,为此,综合各个时刻的关联系数,得到关联度R。通常P=0.5时,R>0.6便可认为关联度满意。
(3)后验差检验。
①计算原始数列x(0)的均方差S0:(5)
式中,(0)为x(0)数列的平均值,即
②计算残差ε的均方差S1: (6)
中,为残差ε平均值,即(7)
③计算方差比C和计算小误差概率P:C=S1/S0.(8)
P={|ε(0)(i)-|<0.6745.S0=.(9)
④最后根据表1检验预测精度。
三、河北省海外游客量预测实例
1.数据处理
建立原始数据序列x(0)={40.0464,43.4288,47.3580,28.0256,58.0662,62.6484},并进行原始数列累加生成x(1)={40.0464,37.5068,42.0144,47.0636,52.7196,59.0554}。
2.参数估计
法求得参数向量。
3.确定模型
河北省海外游客量的GM(1,1)预测模型:
4.模型检验
(1)残差检验和关联度检验,如表3所示。
(2)后验差检验。
①计算原始数列x(0)的均方差S0:
②计算残差ε的均方差S1:
③计算方差比及小误差概率:C=0.5175P=0.8333
④最后根据表1检验预测精度:P=0.8333>0.80,C=0.5175<0.65
判断所建模型精度等级为勉强合格
5.模型预测
所建GM(1,1)经过以上检验合格,可用于预测河北省2006~2010年海外游客量,见表4。
四、结论
通过对河北省海外游客量的预测,说明利用灰色模型进行动态预测是可行的。但是,由于影响旅游流量因素较多,如2003年“非典”,河北省海外游客量急剧下降,这对灰色模型的精确度受到了影响。GM(1,1)模型的特点是对近期预测值精度较高,而远期数据仅反映一种趋势。因此,面对2008年北京奥运会,河北省海外游客量预测模型应该在2008年后根据新的数据进行调整。
参考文献:
[1]赵黎明黄安民:旅游规划教程[M].北京:科学出版社,2005.122-131
[2]邓聚龙:灰色系统基本方法[M].上海:华东工学院出版社,1987
注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
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