论文部分内容阅读
建立基于月度数据的桂林漓江旅游航班、运量及游客的需求预测模型，运用指数平滑、SARIMA和Elman人工神经网络3种方法，并采用平均绝对误差（MAE）、均方百分比误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）评价模型预测效果。预测实例表明Elman人工神经网络模型更能反映时间序列的波动性，更适合桂林漓江旅游需求预测。