| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·问题提出及选题意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·旅游需求的概念 | 第10页 |
| ·旅游需求的影响因素 | 第10-12页 |
| ·旅游需求的预测方法 | 第12-14页 |
| ·论文的主要内容和技术路线 | 第14-16页 |
| ·论文主要内容 | 第14页 |
| ·论文的技术路线和研究方法 | 第14-16页 |
| 第二章 国内旅游需求影响因素分析 | 第16-20页 |
| ·国内旅游需求的影响因素分析 | 第16-19页 |
| ·旅游需求与居民人均可支配收入的关系 | 第16-17页 |
| ·旅游需求与旅游服务的关系 | 第17页 |
| ·旅游需求与旅游环境的关系 | 第17-18页 |
| ·旅游需求与交通的关系 | 第18-19页 |
| ·国内旅游需求影响因素的相关性分析 | 第19-20页 |
| 第三章 基于 GM-Markov 的旅游需求预测 | 第20-34页 |
| ·灰色系统概述 | 第20页 |
| ·灰关联分析 | 第20-25页 |
| ·关联度定义 | 第21页 |
| ·灰色关联度的求解步骤及优势分析 | 第21-22页 |
| ·旅游需求影响因素的关联度计算分析 | 第22-25页 |
| ·灰色 GM(1,1)预测模型 | 第25-27页 |
| ·马尔科夫预测方法 | 第27-30页 |
| ·马尔科夫链的定义 | 第27-28页 |
| ·马尔科夫模型的建立步骤 | 第28-30页 |
| ·灰色模型在我国国内旅游需求预测中的应用 | 第30-31页 |
| ·马尔科夫链方法对 GM(1,1)模型预测值的修正 | 第31-34页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的旅游需求预测 | 第34-45页 |
| ·人工神经网络理论的发展 | 第34-35页 |
| ·BP 神经网络 | 第35-39页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第35-36页 |
| ·BP 网络结构选择与网络参数的设置 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络的算法原理 | 第37-38页 |
| ·BP 算法执行步骤 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络模型在我国旅游需求预测中的应用 | 第39-45页 |
| ·单变量 BP 神经网络预测 | 第39-42页 |
| ·多变量 BP 网络预测预测 | 第42-45页 |
| 第五章 灰色神经网络组合旅游需求预测模型 | 第45-53页 |
| ·灰色系统和神经网络的组合旅游需求预测方法介绍 | 第45-46页 |
| ·并联型组合模型及其在旅游需求预测中的应用 | 第46-49页 |
| ·最优加权法确定组合权重 | 第46-47页 |
| ·应用 | 第47-49页 |
| ·串联型组合模型介绍及其在旅游需求预测中的应用 | 第49-53页 |
| 总结与展望 | 第53-54页 |
| 总结 | 第53页 |
| 进一步工作 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的主要论文 | 第58-59页 |