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《基于arima模型的旅游人数预测分析 毕业设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要青岛有着丰富的旅游资源，旅游业是青岛重要的经济来源之一。因此准确的预测旅游业的发展，合理有效的分配旅游资源，能够对环境、交通以及景区等方面的建设起到重大的指导作用。本文以青岛市为研究区域，利用青岛市2000年至2012连续12年的各季度旅游人数作为基础，借助MATLAB和R软件采用多项式插值、拟合模型、余弦趋势的拟合模型、时间序列分析法中的求和自回归移动平均模型（ARIMA）预测分析法分别对青岛市未来两年的旅游收入状况进行预测分析。最后对以上几种预测分析方法作比较以确定最优的预测方法。结果表明，ARIMA模型能很好的的
2、预测出青岛市未来的总旅游人数变化的趋势。关键词：青岛旅游，MATLAB，R软件，ARIMA模型，时间序列IAbstractQingdaohasabundanttourismresources,andtourismisanimportanteconomicsourceofQingdao.Therefore,accuratepredictionofthedevelopmentoftourism,reasonableandeffectiveallocationoftourismresources,willplayanimport
3、antroleinguidingtoenvironment,transportandconstructionofscenicspot,etc.Inthispaper,wetakesQingdaocityasthestudyarea，andmakesuseofdataabout12yearswhichrangesfromthefirstquarter2000tothelastquarterof2011asthefoundation.Themodelswehavetakencontainpolynomialinterpolat
4、ion,fittingmodel,andcosinetrendfittingmodel,aswellasARIMAmodelintimeseriesanalysisprogrammedbyMATLABandRsoftwaretorespectivelyforecastandanalyzetourismincomeofQingdaocityoverthenexttwoyears.Inthispaper,wealsochoosethebestmodelofseveralkindsofpredictionanalysismeth
5、odaboveasthefinalpredictionmethod.Consequently,resultsshowthattheARIMAmodelisthebestmethodtopredicttheQingdaofuturetrendsinthenumberoftotaltravel.Keywords:Qingdaotourism,MATLAB,Rsoftware,theARIMAmodel,timeseriesII目录1绪论11.1论文研究背景11.2论文研究目的21.3论文研究意义22对旅游人数的分析研究32.1
6、数据的收集与来源32.2旅游人数预测的传统方法介绍32.3时间序列模型93基于ARIMA模型的旅游人数预测分析113.1ARIMA模型建模步骤113.2青岛市旅游人数时间序列分析143.3季节模型预测234结论25致谢27参考文献28附录29III1绪论1.1论文研究背景青岛市地处山东半岛南部，胶洲湾畔，是我国东部沿海重要的经济中心城市，是国家级历史文化名城和著名的海滨风景旅游胜地，是我国海洋科学研究中心，是一个依托港口发展起来的城市。改革开放以来．青岛凭借得天独厚的自然和人文资源优势，大力发展旅游业，已经成为中国和亚太地
7、区著名的海滨旅游城市。旅游业已成为青岛市经济发展的支柱产业，形成了海滨风光、历史名城和崂山名胜为主题的旅游格局，旅游业发展势头迅猛。进入新世纪，中国社会经济平稳发展,成功加入WTO，北京申奥成功．尤其青岛市荣幸成为北京举办奥运的唯一伙伴城市，这些都为青岛这座旅游潜力极大的海滨城市旅游业可持续发展开拓了更大、更广泛的拓展空间。时间序列，也叫时间数列或者动态数列，是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字排列,它反映了要素随时间变化发展的过程。时间序列分析的基本思想是：通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规
8、律，并将规律延伸至未来的某个时段，从而对该现象的未来做出预测分析。其预测分析法主要有：移动平均法、指数平滑法、自回归移动平均模型分析法和求和自回归移动平均模型分析法等预测分析方法。随着社会经济的发展，旅游收入作为一个国家或者地区经济收入的最重要组成部分也在不断的提高。因此，对旅游方面的预测也在不断的增加
