| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| ·问题的提出及选题意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外旅游需求预测研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内旅游需求预测研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要内容和技术路线 | 第10-13页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-11页 |
| ·本文的主要创新点与思路 | 第11-13页 |
| 2 国内旅游需求影响因素分析 | 第13-15页 |
| ·旅游需求与国民经济发展水平的关系 | 第13页 |
| ·旅游需求与人民生活水平的关系 | 第13页 |
| ·旅游需求与人口特征的关系 | 第13-14页 |
| ·旅游需求与交通条件的关系 | 第14页 |
| ·旅游需求与旅游供给能力的关系 | 第14-15页 |
| 3 基于线性的国内旅游需求预测 | 第15-30页 |
| ·线性回归概述 | 第15页 |
| ·经典线性回归模型与最小二乘估计 | 第15-19页 |
| ·经典线性回归模型 | 第15-16页 |
| ·最小二乘估计 | 第16-19页 |
| ·子集选择 | 第19-20页 |
| ·岭回归 | 第20-22页 |
| ·Lasso 回归 | 第22-24页 |
| ·主成分回归 | 第24-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于灰色系统理论的国内旅游需求预测 | 第30-39页 |
| ·灰色系统理论系统概述 | 第30页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第30-35页 |
| ·灰色关联分析 | 第30-32页 |
| ·生成数 | 第32-33页 |
| ·GM 模型 | 第33-35页 |
| ·旅游需求影响因素的关联度计算分析 | 第35-37页 |
| ·灰色 GM（ 1,1）模型在我国国内旅游需求预测中的应用 | 第37-39页 |
| 5 基于 BP 神经网络的国内旅游需求预测 | 第39-48页 |
| ·人工神经网络简介 | 第39-40页 |
| ·BP 神经网络 | 第40-43页 |
| ·BP 神经网络学习算法和步骤 | 第41-42页 |
| ·BP 神经网络的结构选择与网络参数的设置 | 第42-43页 |
| ·BP 神经网络模型在我国旅游需求预测中的应用 | 第43-46页 |
| ·BP 神经网络对 GM（ 1,1）模型的修正 | 第46-48页 |
| ·灰色 BP 网络建模原理与方法 | 第46-47页 |
| ·基于 BP 神经网络对 GM（ 1,1）模型修正的国内旅游需求预测 | 第47-48页 |
| 6 基于组合模型的国内旅游需求预测 | 第48-53页 |
| ·灰色神经网络的三种模型 | 第48-49页 |
| ·基于组合模型的国内旅游需求预测 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 7 结论与展望 | 第53-54页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 A | 第58-62页 |
| 附录 B | 第62-68页 |
| 附件 | 第68-79页 |