组合预测模型：Logistic-GM-Markov在游客量预测中的应用

"计算机工程与应用"杂志在2016年第13期发表了一篇研究论文，探讨了如何改进GM-Markov模型以更精确地预测游客量。这篇论文关注的是旅游业发展中的一个重要问题，即如何通过科学预测来促进旅游产业的规划和决策。随着社会经济文化的进步，旅游产业稳步发展，对游客量的预测变得越来越关键，因为它直接影响到旅游经济的发展水平和政策制定。 目前，已经存在多种旅游需求预测方法，如趋势分析法、回归分析预测法、灰色预测、人工神经网络模型以及遗传算法等。尽管这些模型在特定条件下都能提供一定的预测精度，但它们各自都受限于旅游产业的多因素影响，没有哪一种模型能适应所有预测需求。因此，组合预测模型应运而生，它结合了各种单一预测模型的优点，提高了预测的准确性，降低了预测失败的风险。 论文中提到的Logistic增长曲线是一种非线性模型，常用于描述有限资源下的增长过程。研究者们通过调整Logistic曲线参数，成功预测了我国人口数量的变化。Logistic模型因其广泛的适用性和良好的预测性能，已在经济、交通、旅游和能源等多个领域得到了广泛应用。 另一方面，灰色预测理论由邓聚龙教授提出，因其数据需求少、预测精度高而在众多领域中被广泛应用。然而，当面对异常数据序列时，灰色预测模型的拟合能力有限。马尔可夫模型，以其创始人安德烈·马尔可夫命名，擅长处理具有状态转移特性的序列预测问题，但在处理异常数据时也有其局限性。 为了克服这些局限，论文提出了将Logistic增长曲线与GM-Markov模型相结合的组合预测方法。GM-Markov模型是灰色预测与马尔可夫模型的集成，旨在解决灰色预测在异常数据处理上的不足，同时利用马尔可夫模型对状态转移的敏感性。这种组合模型结合了理论与统计方法，提高了预测的准确性和可靠性。 通过实证仿真，该研究证明了所提出的组合预测模型在游客量预测上的优越性，其精度高于单一预测模型，显示了在旅游产业实践中的可行性和有效性。这一方法不仅为旅游需求预测提供了新的工具，也为其他受多因素影响的预测问题提供了借鉴，有助于推动旅游产业的科学发展和管理效率提升。