基于网络搜索指数的游客量预测方法研究

发布时间：2017-09-12 09:43

  本文关键词：基于网络搜索指数的游客量预测方法研究

  更多相关文章： 游客量预测 网络搜索指数 VAR模型 BP神经网络模型

【摘要】：随着我国公民人均收入水平的逐步提高,加之人民物质文化需求的快速提升,外出旅游成为越来越多的人闲暇时的选择。目前我国诸多地区的客流量随季节变化明显,呈现出较为典型的季节性。每逢客流量高峰,城市内和各个旅游景区都会出现不同情况的拥堵和混乱,甚至发生群体性摩擦,给城市和景区的管理造成极大的困扰。因此,如何将客流量高峰到来的时间和具体客量及时准确的预测出来,为管理者制定分流和应急预案提供借鉴,颇受重视。现有研究显示,与社会经济活动对应的关键词的网络搜索数据和该社会经济活动之间可能存在较为紧密的相关性。网络搜索离不开搜索引擎,百度搜索作为当前世界上最大的中文搜索平台,在国内的使用率一直高居榜首,因此其发布的百度指数可以较好的解释特定关键词的网络搜索量的变化趋势,极具代表性。本文围绕旅游六要素“食、住、行、游、购、娱”,选取了与北京旅游相关的部分关键词,基于这些关键词的百度搜索指数和百度搜索引擎的使用率,对关键词的网络搜索数据进行优化,并利用优化后的网络搜索数据建立VAR模型和BP神经网络模型,对前往北京市旅游的国内游客数量进行实证预测研究。通过研究发现,优化后的网络搜索数据与北京市国内游客数量之间存在长期的协整关系,但它们彼此并非完全的线性关系。此外本文发现,将优化后的关键词网络搜索指数和BP神经网络技术结合使用,建立的BP神经网络模型对北京市国内游客量具有较好的预测能力。
【关键词】：游客量预测 网络搜索指数 VAR模型 BP神经网络模型
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;F592.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 选题背景8-10
• 1.2 选题意义10-11
• 1.3 研究思路、方法与创新11-14
• 2 旅游业发展现状及游客量预测研究综述14-27
• 2.1 旅游业发展现状14-16
• 2.2 国外研究综述16-23
• 2.3 国内研究综述23-27
• 3 模型及工具简介27-37
• 3.1 向量自回归（VAR）模型27-29
• 3.2 BP神经网络模型29-36
• 3.3 工具介绍36-37
• 4 关键词及样本数据的选择37-46
• 4.1 关键词的选择39-41
• 4.2 关键词网络搜索指数41-43
• 4.3 变量检验43-46
• 5 建立模型及预测分析46-53
• 5.1 建立模型46-51
• 5.2 预测结果及分析51-53
• 6 结论与建议53-58
• 6.1 研究结论53-54
• 6.2 对策建议54-58
• 结束语58-59
• 致谢59-61
• 参考文献61-63

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 ;网络搜索未来将出现三大趋势[J];软件世界;2009年07期

2 靳超;;网络搜索技巧探究[J];青春岁月;2014年07期

3 ;谁在制定“网络搜索”的游戏规则[J];计算机与网络;2004年06期

4 廖舰;网络搜索大家族[J];电脑爱好者;1999年12期

5 朝云;;有图就能挖出真“像”[J];电脑爱好者;2014年08期

6 胡恒峰;;网络搜索轻松搞定[J];科学24小时;2006年10期

7 Tim Anderson;;网络搜索存在安全缺陷[J];每周电脑报;2006年39期

8 Jia Lynn Yang;;网络搜索须谨慎[J];中国计算机用户;2009年Z1期

9 罗勇;;搜索结果提前知[J];电脑迷;2010年23期

10 凯特·雷尼;;谷歌研发部主任:网络搜索走向个性化[J];科技创业;2010年02期

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 杨晖 上海市第二中级人民法院立案庭法官助理;对网络搜索服务“中立性”商榷[N];上海法治报;2014年

2 文/嵩文;中国搜索发力第三代网络搜索[N];计算机世界;2004年

3 齐广君;过分依赖网络易形成思维惰性[N];石家庄日报;2008年

4 本报记者 任鸽;白领“赖”上网络搜索[N];消费日报;2009年

5 惠正一;微软加强网络搜索[N];第一财经日报;2006年

6 薇言;可寻性与网络搜索[N];中华读书报;2014年

7 ;网络搜索急需寻求新突破[N];中国高新技术产业导报;2004年

8 车文秋;关注网络搜索中的商标问题[N];中国知识产权报;2006年

9 记者 车辉;网络搜索欲破医患信息不对称[N];工人日报;2013年

10 张秋 本报记者 吕松华;陈沛以未来理念牵引中国搜索[N];大众科技报;2004年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 卢万媈;基于眼动跟踪的网络搜索行为分析与预测[D];北京理工大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李元;基于网络搜索的中国股票市场预测研究[D];南京大学;2014年

2 史光燕;基于网络搜索数据的消费者信心指数预测[D];山东财经大学;2016年

3 唐一丁;网络搜索数据在预测房地产价格指数中的应用研究[D];吉林大学;2016年

4 王希晶;基于网络搜索的中国区域房价预测模型及应用研究[D];南京大学;2016年

5 袁艳;引入网络关注度的汽车销量预测[D];上海社会科学院;2016年

6 江梦成;基于网络搜索数据的消费者信心指数分析[D];暨南大学;2016年

7 李晓荣;最大和网络搜索结果多样性问题及其贪婪策略分析[D];电子科技大学;2016年

8 胡岩;如何搜集和提炼素材[D];北京舞蹈学院;2016年

9 刘庆龙;基于网络搜索指数的游客量预测方法研究[D];华中科技大学;2015年

10 国敏;基于网络搜索技术的游客量预测方法研究[D];首都师范大学;2012年

，

本文编号：836487