| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 综述小结 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容、方法、数据来源以及技术路线 | 第20-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第20-21页 |
| 1.3.3 数据来源 | 第21页 |
| 1.3.4 技术路线 | 第21-24页 |
| 2 国内旅游市场的影响因素分析 | 第24-34页 |
| 2.1 旅游市场与交通的关系 | 第24-25页 |
| 2.2 旅游市场与旅游产品价格的关系 | 第25-26页 |
| 2.3 旅游市场与旅游环境的关系 | 第26-27页 |
| 2.4 旅游市场与人均可自由支配收入的关系 | 第27-28页 |
| 2.5 灰色关联分析 | 第28-34页 |
| 2.5.1 关联度定义 | 第28-29页 |
| 2.5.2 解析灰色关联度 | 第29-34页 |
| 3 基于ARIMA模型的国内旅游市场预测 | 第34-42页 |
| 3.1 ARIMA模型的建模原理 | 第34页 |
| 3.2 数据来源与评价指标 | 第34-35页 |
| 3.3 国内旅游人数时间序列的平稳性检验与预测 | 第35-38页 |
| 3.3.1 原时间序列的平稳性检验 | 第35-36页 |
| 3.3.2 一阶差分后时间序列的平稳性检验 | 第36-38页 |
| 3.4 模型的识别与定阶 | 第38-40页 |
| 3.4.1 ARIMA（1,1,1）模型的估计结果与预测参数 | 第38-39页 |
| 3.4.2 ARIMA（1,1,2）模型的估计结果与预测参数 | 第39-40页 |
| 3.5 国内旅游人数的预测 | 第40-42页 |
| 4 基于SVM模型的国内旅游市场预测 | 第42-52页 |
| 4.1 SVM模型的发展与原理 | 第42-45页 |
| 4.1.1 SVM模型的发展 | 第42-43页 |
| 4.1.2 SVM模型原理 | 第43-45页 |
| 4.2 基于PSO的SVM参数优化 | 第45-46页 |
| 4.3 SVM模型在我国旅游市场中的应用 | 第46-52页 |
| 4.3.1 单因素的SVM模型预测 | 第46-47页 |
| 4.3.2 多因素的SVM模型预测 | 第47-52页 |
| 5 基于ARIMA与SVM组合模型的国内旅游市场预测 | 第52-64页 |
| 5.1 组合模型的基本思想 | 第52页 |
| 5.2 组合模型的预测方法 | 第52-54页 |
| 5.2.1 串联型组合模型 | 第52-53页 |
| 5.2.2 并联型组合模型 | 第53-54页 |
| 5.3 组合预测模型权重的确定 | 第54-55页 |
| 5.4 各模型预测结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.5 国内旅游人数与交通和收入之间的计量分析 | 第57-60页 |
| 5.5.1 国内旅游人数与交通的计量分析 | 第57-58页 |
| 5.5.2 国内旅游人数与可支配收入的计量分析 | 第58-60页 |
| 5.6 基于交通和可支配收入的国内旅游人数预测与分析 | 第60-64页 |
| 5.6.1 基于交通的国内旅游人数预测 | 第60-61页 |
| 5.6.2 基于城市居民人均可支配收入的国内旅游人数预测 | 第61-63页 |
| 5.6.3 结果比较和预测数据的选择 | 第63-64页 |
| 6 结论与建议 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 建议与对策 | 第64-66页 |
| 6.2.1 完善旅游交通服务，发挥铁路、公路和航线优势 | 第64-65页 |
| 6.2.2 保障旅游安全，加强对旅游基础设施维护 | 第65页 |
| 6.2.3 利用行政手段从宏观上提高旅游服务质量，控制市场秩序 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者在攻读硕士期间完成的论文 | 第72页 |
