基于BP神经网络误差修正的ARIMA模型对河北省入境游客量的预测

分析了影响河北省入境游客量的因素,如旅游资源、区位、管理和营销能力等,在此基础上,对入境游客量的时间序列预测方法及回归分析预测方法等做了比较分析,提出运用ARIMA时间序列方法预测河北省入境游客量,并利用BP神经网络方法完成对河北省入境游客量预测数据的误差修正,得出符合河北省实际的入境游客量预测模型,预测的结果表明所得基于BP神经网络误差修正的ARIMA模型是可行的、有效的,得出的河北省实际入境游客量是比较准确的、合理的.     

基于灰色GM(1,n)模型的河北物流货运量预测

在分析河北省货运量影响因素的基础上,提出了基于灰色关联分析的灰色GM(1,n)预测模型。在国家统计局指标分类基础上,将河北省货运量影响因素分为国民经济、固定资产投资和房地产、对外经济贸易、能源、运输和邮电、社会消费六类18个指标,采用灰色关联分析法对18项指标与河北省货运量进行相关性分析,根据灰色关联系数与排序,筛选灰色GM(1,n)预测变量,减少预测模型输入工作量,计算模型参数。通过对河北省1993—2012年货运量实例分析表明,该预测方法具有运算快、精度高的优点。     

基于灰色GM(1，n)模型的河北物流货运量预测

在分析河北省货运量影响因素的基础上，提出了基于灰色关联分析的灰色GM(1,n)预测模型。在国家统计局指标分类基础上，将河北省货运量影响因素分为国民经济、固定资产投资和房地产、对外经济贸易、能源、运输和邮电、社会消费六类18个指标，采用灰色关联分析法对18项指标与河北省货运量进行相关性分析，根据灰色关联系数与排序，筛选灰色GM(1,n)预测变量，减少预测模型输入工作量，计算模型参数。通过对河北省1993—2012年货运量实例分析表明，该预测方法具有运算快、精度高的优点。     

基于GP的非线性GDP预测模型的构建与应用

针对线性GDP预测模型中存在的不足,利用遗传规划(GP)方法构建了非线性GDP预测模型,并将其应用于黑龙江省的GDP预测当中。利用黑龙江省1978—2005年实际GDP数据作为建模样本,对模型进行了训练,结果表明,与灰色GM(1,1)预测模型相比,基于GP的非线性预测模型平均拟合误差只有2.86%,远远低于GM(1,1)预测模型8.26%的结果。利用构建的基于GP的非线性预测模型对2006年黑龙江省的GDP进行预测,相对预测误差只有2.74%,远远低于GM(1,1)预测模型14.68%的结果,表明GP非线性预测模型的预测效果比较理想。最后利用基于GP的非线性预测模型对黑龙江省2007—2020的GDP进行了预测,结果表明黑龙江省的GDP呈现出稳定增长态势,年均增长率将达到8.61%。     

灰色模型在西安住宅市场预测中的应用及市场分析

在简要介绍灰色模型尤其是GM(1,1)模型的同时,利用西安市1999~2003年的住宅销售总量数据,建立了西安住宅销售总量预测模型。经模型检验,该模型合格。利用该模型对2004~2007年西安住宅销售总量进行了预测。最后在预测的基础上,对开发商及政府管理提出了几点建议。     

京津冀协同发展背景下河北省休闲旅游产业链优化研究

基于修正的钻石模型，构建了河北省休闲旅游产业链竞争力评价指标体系，运用灰色模糊综合评价法对北京、天津和河北省的休闲旅游产业链竞争力进行评价，对比分析河北省与京津休闲旅游产业链各环节的差别。结果表明，河北省休闲旅游产业链竞争力评价得分低于北京和天津，属于“中等”水平，其中在休闲旅游基础设施、旅游产品创新、政府投入、文化建设等方面比较薄弱。基于此，提出完善休闲旅游基础设施、开发休闲旅游线路、加强协同联动、发挥政府职能、推动文旅融合等对策，为推进河北省休闲旅游产业链的可持续发展提供参考。     

试论河北省旅游资源的开发与利用

河北省旅游业是近年来拉动经济增长最为活跃的产业之一,已成为河北省经济结构调整中十五条龙型经济之一。对此阐述了河北省旅游资源及其利用现状,提出了合理利用旅游资源发展旅游产业的措施。     

河北省冰雪体育旅游资源开发研究

根据当前国内冰雪体育旅游的发展趋势,充分挖掘了河北省冰雪旅游开发所具备的区域环境、地质地貌、丰富的旅游资源以及政策扶持等开发优势,结合当前河北省冰雪旅游现状以及存在的问题,从开发理念、规划布局、打造品牌、营销手段科学多样化、以及服务设施建设等方面,提出河北省冰雪体育旅游资源开发的策略。     

河北省经济增长的影响因素分析

利用1978-2012年的统计数据,以新增长理论为基础,构建河北省经济增长的影响因素模型。首先利用Johansen协整检验考察各影响因素与河北省经济增长之间的长期均衡关系,得出各影响因素对河北省经济增长均有正向推动作用,其中人力资本投入的弹性最大,其次是国内资本投入、劳动力投入,而外商直接投资的弹性最小。然后通过建立状态空间模型来考察各因素的弹性系数在1978-2012年间的动态变化,结果表明国内资本投入与人力资本投入弹性比较稳定,劳动力投入与外商直接投资的弹性相对波动较大。     

中国旅游业发展与经济增长关系的实证研究

本文实证研究确定了旅游业（国内旅游与国际旅游）发展与中国经济增长之间存在长期稳定的协整关系，并构建了一个用于测度它们之间量化关系的协整模型。Granger因果检验发现经济增长与国内旅游之间存在双向因果关系，经济增长到国际旅游存在单项因果关系。运用VAR模型预测2006年和2007年国内旅游收入，说明该模型具有一定的预测效果。     

河北省旅游资源产品化探析

本文从旅游资源产品化的角度,结合河北省的实际情况,对河北省旅游资源、市场与旅游产品的开发现状进行了分析,指出了旅游资源产品化过程中存在的问题,并提出了相应对策.     

基于可拓工程法的河北省旅游吸引力区域差异研究

把握旅游吸引力的强弱,有助于明确制约旅游业发展的因素,进而制定行之有效的提升对策.文章从旅游吸引力角度研究河北省各市旅游业发展差异,各市旅游发展状况对旅游者的吸引力强弱等级,剖析影响旅游吸引力因素.文章运用可拓工程法与因子分析方法,构建河北省旅游吸引力的综合评判物元模型;通过单指标及多指标综合关联度比较分析,测评各城市旅游吸引力的驱动因素、优劣势和强弱综合排序,为各市进一步增强旅游吸引力提供参考.     

提升河北省文化旅游产业核心竞争力的思考

新兴文化旅游业是河北省发展绿色经济,实现"绿色崛起"的重要途径。梳理了河北省内各地区文化旅游资源,在分析文化旅游产业发展的基础上,提出提升河北省文化旅游业竞争力要关注旅游者消费理念和方式的转变,有针对性地开拓市场;以现代营销理念宣传特色文化旅游品牌,建立消费者对旅游品牌的忠诚度;实施差异化战略,统筹发展,加强各行业和地区的联动;利用现代信息技术打造立体化旅游渠道,开发"情境旅游";发挥旅游地高校文化传播力和影响力的措施。     

基于等维灰数递补动态模型的河北省人口发展趋势预测

由于人口预测为多因素预测,为此采用了等维灰数递补动态预测模型对河北省2010年、2020年、2030年的人口数量进行预测。该模型方法简捷,结果比较符合实际。同时综合分析总人口、年自然增长率变化趋势,确定了河北省未来人口增长的高、中、低三种方案。     

河北省旅游产业集群发展路径分析

旅游产业集群具有空间集聚、灵活、专业化生产等特征,是一个国家或地区竞争力所在。通过对河北省旅游产业集群空间聚集分析,发现其旅游产业集群的实力较弱,空间发展不平衡。论文探讨了河北省旅游产业集群发展模式,根据河北省旅游产业集群的状况,提出了促进河北省旅游产业集群发展的对策。     

商洛市旅游人数的时间序列预测模型

本文采用曲线趋势外推法处理商洛市旅游人数时间序列的波动性趋势,依据1999年至2008年商洛市旅游人数数据,建立商洛市旅游人数的时间序列预测模型,并将该模型与实际数据进行拟合和预测,结果表明该模型的显著性较高,与实际数据的拟合性较好,预测得到的数据与实际数据差距较小,可以实际用来预测未来旅游人数的基本趋势,为管理和市场决策提供参考.     

四川省旅游市场灾后恢复模式研究——基于尖点突变模型的分析

［摘要］旅游业常常受到政局不稳、金融危机、自然灾害等突发事件的影响,体现出明显的敏感性、脆弱性和突变性。旅游目的地遭受自然灾害的袭击时有发生,汶川地震对当地旅游业造成了严重的损失。本文利用尖点突变模型解释了旅游市场灾后恢复的过程,并通过建立虚拟变量的回归模型,以汶川地震前后四川国内旅游市场和入境旅游市场为例进行了实证研究。研究表明,四川国内旅游市场在经历了地震的重创后,立刻能恢复到到震前水平;而入境旅游市场的恢复存在明显的滞后效应。政府对警戒状态的及时解除,以及采取有效措施提高潜在旅游市场对旅游地安全性的感知都将有助于目的地旅游市场的灾后恢复。     

湖南省旅游外汇收入增长的定量分析与预测模型

根据湖南省旅游外汇收入变化特点先建立了一个指数曲线回归预测模型,并确定其相关指数为0.92。为了进一步提高拟合效果,继而对湖南省旅游外汇收入的增长速度进行分析,发现其增长速度有下降的总体趋势。根据这一特点,将指数曲线回归模型中的每年以41.65%的增长速度均衡增长,改进为逐年以2.32个百分点递减的增长速度增长,并据此建立改进模型对2000-2005年湖南省旅游外汇收入进行了预测。     

基于自相关理论的GM(1,1)和GM(1,N)联合预测

通过引入自相关分析，将GM（1，1）与GM（1，N）两者的优点有机结合，运用GM（1，1）预测模型所需的数据量，达到GM（1，N）预测模型所具有的预测精度，减少灰色模型的预测误差。     

基于背景值优化的GM(1,1)国内旅游消费预测模型

针对传统灰色GM(1,1)模型的背景值大于实际背景值的情况,根据差分插值原理对模型背景值进行优化。选取2006—2015年我国国内旅游消费数据,在对原始数据作对数处理的基础上,基于背景值优化GM(1,1)模型,对我国国内旅游消费水平进行预测。与传统GM(1,1)模型进行对比,结果表明:基于背景值优化的GM(1,1)模型能大幅减小预测误差,提高模型精度,非常适用于国内旅游消费中短期预测。