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从入境旅游人数预测的视角来研究入境旅游。结合1978—2018年北京入境旅游人数的统计数据,构建自回归滑动平均(ARIMA)模型和非线性自回归(NARX神经网络)模型,对统计数据进行训练预测发现NARX的平均相对误差绝对值、均方根误差、均方百分比误差均比ARIMA小,NARX预测精度更高。通过时间序列数据训练的NARX神经网络更适用于北京市入境旅游人数预测,模拟预测效果更好,更有利于北京入境旅游管理和决策。