中国入境旅游需求预测的神经网络集成模型研究

对入境旅游需求进行科学合理的预测直接关系到中国入境旅游发展战略的制定和实施,具有积极的现实意义。目前,BP神经网络作为一种常见的传统机器学习方法,被广泛用于旅游需求预测建模。然而,由于BP神经网络存在诸如易过配、参数设置难、获得全局最优解难等局限,在实际应用中表现极不稳定。有鉴于此,拟将BP神经网络和集成学习技术相结合,构建入境旅游需求预测的神经网络集成模型,并对美国、英国、澳大利亚3个客源国近20 a来的入境游客量数据进行验证分析。结果表明,神经网络集成有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比包括BP神经网络在内的传统机器学习技术和传统统计方法更为准确的预测结果,这有利于更加准确地把握中国入境旅游市场需求。