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旅游客流预测模型的比较及其实证研究——以黄山风景区为例
摘要：
旅游客流预测是景区管理和规划的重要工作。本文以黄山风景区为例，分析了不同旅游客流预测模型的优劣，并通过对比实证研究，得到最优的预测模型。研究结果表明，基于时间序列分析的模型更加准确和可靠，可以为黄山风景区提供更好的客流预测服务。
关键词：旅游客流预测，黄山风景区，时间序列分析
一、引言
旅游业是中国的一个重要支柱产业，也是促进经济发展的重要方式。旅游景区是旅游业中不可或缺的组成部分，它们不仅能够提供美丽的景色和独特的文化体验，还能为当地经济带来巨大的财富。然而，景区管理者面临的一个重要问题就是如何做好旅游客流预测。旅游客流预测是正确制定旅游计划和保证旅游资源利用效率的重要前提，同时也可以为游客提供更加舒适和便利的旅游服务。因此，本文将以黄山风景区为例，分析不同旅游客流预测模型的优劣，并通过实证研究选择最优的预测模型。
二、相关研究
旅游客流预测一直是景区管理和规划的重要研究方向。早期的研究主要使用回归模型、神经网络、遗传算法等技术，这些方法可以预估比较粗略的客流水平，但是难以准确判断客流的变化趋势。因此，近年来，时间序列分析成为旅游客流预测中比较主流的方法，主要是因为时间序列模型可以捕捉到客流的周期性波动和趋势性变化等特征，并且对于因素的影响关系有较好的解释。
三、研究方法
本研究主要使用时间序列分析模型进行旅游客流预测，包括ARIMA模型和SARIMA模型。ARIMA模型基于时间序列的差分和季节性调整，以解决序列非平稳的问题；SARIMA模型是ARIMA模型的改进版本，通过考虑季节性调整和季节性自回归效应，能够更好地反映客流水平的变化。
四、研究结果
通过对比ARIMA模型和SARIMA模型的预测误差，发现SARIMA模型的预测效果要优于ARIMA模型。具体来说，SARIMA模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均比ARIMA模型低。其中，对于2019年黄山风景区的旅游客流预测，SARIMA模型的预测误差最低。
五、结论与建议
通过分析优劣比较和实证研究，结论是采用SARIMA模型进行旅游客流预测更为准确和可靠。因此，黄山风景区可以参考本文研究结果，选择合适的时间序列分析模型进行客流预测，以保证景区客流的稳定运营和最大化利用。同时，对于未来的研究，可以结合其他方面的因素来进一步提高预测精度。