| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第20-23页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第20-21页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第21-23页 |
| 1.2 国内外旅游客流量预测内容研究现状 | 第23页 |
| 1.3 国内外旅游客流量预测模型研究现状 | 第23-29页 |
| 1.3.1 单一模型研究现状 | 第24-28页 |
| 1.3.2 组合模型研究现状 | 第28-29页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第29-31页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第31-32页 |
| 第二章 相关预测模型介绍 | 第32-46页 |
| 2.1 支持向量机回归 | 第32-37页 |
| 2.1.1 支持向量机理论基础 | 第32-34页 |
| 2.1.2 支持向量机回归原理 | 第34-37页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第37-40页 |
| 2.2.1 神经网络建模原理 | 第37-38页 |
| 2.2.2 BP神经网络预测模型 | 第38-40页 |
| 2.3 ARMA模型 | 第40-41页 |
| 2.3.1 ARMA模型原理 | 第40-41页 |
| 2.3.2 ARIMA模型原理 | 第41页 |
| 2.3.3 ARMA模型建模步骤 | 第41页 |
| 2.4 遗传算法 | 第41-42页 |
| 2.5 随机森林 | 第42-45页 |
| 2.5.1 CART树 | 第43-44页 |
| 2.5.2 RF算法流程 | 第44-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 客流量分布特征及短期客流量相关预测变量分析 | 第46-62页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 风景区客流量分布特征 | 第46-52页 |
| 3.2.1 年客流量特征 | 第46-47页 |
| 3.2.2 月客流量特征 | 第47-48页 |
| 3.2.3 周客流量特征 | 第48-49页 |
| 3.2.4 日客流量特征和分类 | 第49-52页 |
| 3.3 短期客流量相关预测变量 | 第52-60页 |
| 3.3.1 天气 | 第52-53页 |
| 3.3.2 星期和节假日 | 第53-54页 |
| 3.3.3 事件活动 | 第54-55页 |
| 3.3.4 历史客流量 | 第55-56页 |
| 3.3.5 网络订票 | 第56-57页 |
| 3.3.6 交通流量 | 第57-58页 |
| 3.3.7 网络搜索指数 | 第58-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第四章 周客流量预测组合模型 | 第62-74页 |
| 4.1 问题提出 | 第62页 |
| 4.2 基于ARMA误差修正的周客流量预测组合模型 | 第62-69页 |
| 4.2.1 组合模型SVR-ARMA或BP-ARMA的原理步骤 | 第62-63页 |
| 4.2.2 数据准备 | 第63页 |
| 4.2.3 SVR和BP模型输入变量确定和设置 | 第63-65页 |
| 4.2.4 SVR-ARMA训练预测 | 第65-67页 |
| 4.2.5 BP-ARMA训练预测 | 第67-69页 |
| 4.3 预测结果比较分析 | 第69-71页 |
| 4.3.1 结果评价标准 | 第69-70页 |
| 4.3.2 单一模型和组合模型结果比较分析 | 第70-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 第五章 旺季日客流量预测组合模型 | 第74-88页 |
| 5.1 问题提出 | 第74页 |
| 5.2 基于拟合优度权重的旺季日客流量预测组合模型 | 第74-81页 |
| 5.2.1 组合模型 | 第74-75页 |
| 5.2.2 拟合优度权重 | 第75-76页 |
| 5.2.3 数据准备 | 第76-77页 |
| 5.2.4 SVR、BP和RF模型输入变量确定和设置 | 第77-79页 |
| 5.2.5 SVR、BP和RF单一模型训练预测 | 第79-81页 |
| 5.2.6 GFW组合模型预测 | 第81页 |
| 5.3 预测结果比较分析 | 第81-86页 |
| 5.3.1 GFW组合模型和单一模型预测结果比较分析 | 第81-83页 |
| 5.3.2 GFW和VARW、MSEW组合模型预测结果比较分析 | 第83-85页 |
| 5.3.3 组合模型优于单一模型原因分析 | 第85-86页 |
| 5.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 淡季日客流量预测组合模型 | 第88-100页 |
| 6.1 问题提出 | 第88页 |
| 6.2 基于时序动态权重的淡季日客流量预测组合模型 | 第88-95页 |
| 6.2.1 时序动态权重 | 第88-89页 |
| 6.2.2 数据准备 | 第89-90页 |
| 6.2.3 SVR、BP和RF模型输入变量确定和设置 | 第90-91页 |
| 6.2.4 SVR、BP和RF单一模型训练预测 | 第91-92页 |
| 6.2.5 固定权重组合模型预测及结果 | 第92-94页 |
| 6.2.6 时序动态权重组合模型预测(N=7) | 第94-95页 |
| 6.3 预测结果比较分析 | 第95-99页 |
| 6.3.1 时序动态权重和固定权重组合模型结果比较分析(N=7) | 第95-96页 |
| 6.3.2 不同N值的时序动态权重组合模型结果比较分析 | 第96-99页 |
| 6.4 本章小结 | 第99-100页 |
| 第七章 总结与展望 | 第100-104页 |
| 7.1 本文研究工作总结 | 第100-101页 |
| 7.2 展望 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-118页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第118-119页 |
