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基于组合预测模型的我国入境旅游收入预测研究
随着全球旅游业的飞速发展，我国入境旅游收入正在逐年稳步增长。入境旅游业对于我国旅游业的发展和国民经济的增长起着至关重要的作用。预测我国入境旅游收入对于旅游业的未来规划和决策具有重要意义。本文将介绍基于组合预测模型的我国入境旅游收入预测研究。
一、组合预测模型概述
组合预测模型是使用多个预测模型来组合预测结果的一种模型，可以更加准确地预测未来的趋势。该模型通过对多种预测方法的结合使用，减少了单个预测模型的误差，提高了准确性和可靠性。目前，组合预测模型已被广泛应用于各行各业的预测分析中。
二、我国入境旅游收入状况
随着我国旅游业的不断发展，入境旅游收入呈现出逐年增加的趋势。根据国家旅游局的数据，2018年我国入境旅游人数达到了亿人次，同比增长%；入境旅游收入为亿美元，同比增长%。与此同时，我国旅游业将成为我国未来经济发展的重要支柱产业之一。
三、组合预测模型在入境旅游收入预测中的应用
1.时间序列模型
时间序列预测模型是一种最简单的预测模型，它通过分析历史数据来预测未来数据的趋势。在入境旅游收入预测中，时间序列模型可以通过对历史入境收入数据的分析，对未来入境收入做出较为准确的预测。
2.神经网络模型
神经网络模型是一种基于生物学神经系统设计的信息处理模型，可以对复杂的信息进行识别和预测。在入境旅游收入预测中，神经网络模型可以通过对历史入境旅游收入数据的分析和学习，对未来入境旅游收入做出更加准确的预测。
3.ARIMA模型
ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型，它可以对历史数据进行分析并对未来数据进行预测。在入境旅游收入预测中，ARIMA模型可以对历史入境旅游收入数据进行分析，然后对未来入境旅游收入进行准确的预测。
4.BP神经网络模型
BP神经网络模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型，它可以对历史数据进行学习和分析，并对未来的数据进行预测。在入境旅游收入预测中，BP神经网络模型可以对历史入境旅游收入数据进行学习和分析，并对未来入境旅游收入进行准确的预测。
四、结论
通过对组合预测模型在入境旅游收入预测中的应用进行分析，可以得出结论：基于组合预测模型的我国入境旅游收入预测模型可以大大提高我国入境旅游收入的预测准确度和可靠性。因此，在未来的预测中，采用基于组合预测模型的方法将是一种十分有效的选择。