| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 旅游日客流量影响因素及特点 | 第21-28页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 日客流量影响因素 | 第21-25页 |
| 2.2.1 客流量影响因素 | 第21-23页 |
| 2.2.2 日客流量的主要影响因素 | 第23-24页 |
| 2.2.3 日客流量的主要影响因素的特点 | 第24-25页 |
| 2.3 旅游日客流量特点 | 第25-27页 |
| 2.3.1 非线性 | 第25-26页 |
| 2.3.2 季节性 | 第26页 |
| 2.3.3 周期性 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于灰色系统组合优化的平常日客流量预测模型研究 | 第28-52页 |
| 3.1 问题提出 | 第28页 |
| 3.2 灰色预测模型 | 第28-33页 |
| 3.2.1 灰色系统原理 | 第28-30页 |
| 3.2.2 优化模型检验 | 第30-33页 |
| 3.3 基于灰色的平常日客流量预测模型 | 第33-42页 |
| 3.3.1 基础灰色预测模型的选择 | 第33-37页 |
| 3.3.2 灰色预测模型的优化 | 第37-42页 |
| 3.4 实验分析 | 第42-50页 |
| 3.4.1 灰色预测模型的实验过程 | 第43-50页 |
| 3.4.2 实验结果讨论 | 第50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于神经网络的节假日客流量预测模型研究 | 第52-69页 |
| 4.1 问题提出 | 第52页 |
| 4.2 神经网络模型 | 第52-57页 |
| 4.2.1 神经网络原理 | 第52-55页 |
| 4.2.2 神经网络模型的参数 | 第55-57页 |
| 4.3 基于神经网络的节假日客流量预测模型 | 第57-65页 |
| 4.3.1 神经网络预测模型的构建 | 第57-60页 |
| 4.3.2 神经网络预测模型的参数选取 | 第60-65页 |
| 4.4 实验分析 | 第65-68页 |
| 4.4.1 神经网络实验过程 | 第65-67页 |
| 4.4.2 实验结果讨论 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69页 |
| 5.2 不足与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第77-78页 |