| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 旅游业的快速发展 | 第11页 |
| 1.1.2 旅游产业的需求 | 第11-12页 |
| 1.1.3 酒店精细管理的需求 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第13页 |
| 1.2.2 现实意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第15-17页 |
| 第2章 研究综述 | 第17-25页 |
| 2.1 旅游需求预测研究综述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 旅游需求预测研究现状 | 第17-18页 |
| 2.1.2 时间序列方法的局限性 | 第18-19页 |
| 2.2 基于时间序列方法的旅游需求预测研究 | 第19-20页 |
| 2.3 基于经验模式分解的旅游需求预测相关研究 | 第20-21页 |
| 2.4 旅游需求预测的其他相关研究 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 理论基础与数据来源 | 第25-39页 |
| 3.1 自回归积分滑动平均(ARIMA)模型 | 第25-31页 |
| 3.1.1 基本概念 | 第25-30页 |
| 3.1.2 季节性ARIMA模型 | 第30-31页 |
| 3.2 经验模式分解理论 | 第31-35页 |
| 3.2.1 EMD基本概念 | 第31-32页 |
| 3.2.2 EMD算法 | 第32-35页 |
| 3.3 总体经验模式分解 | 第35-36页 |
| 3.3.1 EMD的改进 | 第35页 |
| 3.3.2 加入白噪声的准则 | 第35页 |
| 3.3.3 EEMD方法中总平均次数 | 第35-36页 |
| 3.3.4 EEMD分解主要步骤 | 第36页 |
| 3.4 模型检验工具 | 第36-37页 |
| 3.4.1 平均绝对百分误差(Mean Absolute percentage error,MAPE) | 第36-37页 |
| 3.4.2 均方根百分比误差(Root Mean Square Error,RMSE) | 第37页 |
| 3.5 数据来源 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于ARIMA模型的酒店入住率预测 | 第39-53页 |
| 4.1 平稳性检验 | 第39-40页 |
| 4.1.1 描述性统计 | 第39-40页 |
| 4.1.2 单位根检验 | 第40页 |
| 4.2 自相关函数检验 | 第40-41页 |
| 4.3 基于EVIEWS的ARIMA模型识别与定阶 | 第41-43页 |
| 4.4 基于R语言的模型定阶 | 第43-46页 |
| 4.5 EAST COOPER地区与NORTH CHARLESTON地区ARIMA模型构建 | 第46-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 基于EEMD的ARIMA模型优化研究 | 第53-71页 |
| 5.1 酒店入住率的EEMD分解 | 第53-54页 |
| 5.2 IMF与T分析 | 第54-59页 |
| 5.3 基于EEMD-ARIMA的预测模型构建 | 第59-66页 |
| 5.4 EAST COOPER与NORTH CHARLESTON地区的预测对比 | 第66-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 结论与讨论 | 第71-75页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 创新点 | 第72-73页 |
| 6.3 讨论与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 附录 EEMD运算程序 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第87页 |
