深圳港澳游客量预测：基于多元线性回归与GRNN的方法

旅游需求的预测预报问题的研究，由陈健和陈颂垠两位作者针对中国丰富的旅游资源和作为国际旅游大国的地位展开探讨。文章强调了合理预测和规划旅游需求在推动区域经济发展和文化交流中的关键作用。研究首先分析了影响旅游需求的主要因素，通过简化假设，确定了这些因素，如深圳市港澳游客量的预测就是一个具体实例。 研究采用了多元线性回归模型和广义回归神经网络（GRNN）两种统计和机器学习方法，利用MATLAB神经网络工具箱进行数据处理和模型构建。这种方法旨在提供一个科学合理的预测框架，不仅适用于深圳市的预测，而且对于其他地区的旅游需求预测具有广泛的应用价值。通过对旅游城市或地区的数据收集和分析，研究着重解决的问题包括： 1. 如何根据现有的旅游需求预测数据，建立适合特定地区的数学模型，以支持政策制定和资源分配。 2. 如何确保数据的准确性和完整性，这对于预测结果的可靠性至关重要。 3. 如何通过旅游人数的精确预测，优化旅游发展战略，提升旅游业的经济效益和可持续性。 该研究的意义在于，旅游需求预测预报不仅仅是简单的数量预测，更是涉及到社会经济发展的全局问题，它关乎旅游市场的规划、资源配置以及政策制定者的决策依据。通过本文的工作，有助于提升旅游业的整体竞争力，促进地区经济的均衡发展。