Box-Jenkins模型与人工神经网络预测外国游客量对比分析

"这篇研究论文探讨了如何使用Box-Jenkins模型和人工神经网络(ANN)进行时间序列分析，以预测外国游客数量。研究基于1986-2007年土耳其的外国游客数据，旨在预测2008-2010年的游客量，并对比了这两种预测方法的效果。" 在旅游业中，预测是一项至关重要的任务，因为它对旅游法规的制定和旅游政策的制定具有深远影响。这篇论文聚焦于运用统计时间序列分析技术，特别是Box-Jenkins模型，以及人工神经网络，来预测长期的外国游客流量。Box-Jenkins模型是一种广泛应用于时间序列分析的经典方法，它涉及到ARIMA（自回归整合滑动平均）模型的构建，通过对历史数据的分析来识别模型参数。 在选择最佳Box-Jenkins模型时，研究者考虑了Akaike信息准则(AIC)和Schwarz信息准则(BIC)，这两个标准用于评估模型的复杂性和拟合度。指数平滑法是另一种常见的时间序列预测技术，它通过加权平均过去的数据点来预测未来的趋势。 另一方面，人工神经网络作为人工智能的一个分支，模拟人脑的工作方式来学习和预测。在本研究中，神经网络被用来预测游客数量，其结果与Box-Jenkins模型的预测进行了对比。神经网络的优点在于它们能够处理非线性关系和复杂模式，这可能在预测游客行为时非常有用。 研究过程包括时间序列的统计和理论基础分析，如残差分析和经典时间序列测试，以确保模型的适用性和准确性。残差分析用于检查模型的残差是否符合随机性假设，而经典时间序列测试则用于评估模型的充分性。 通过比较Box-Jenkins模型和神经网络的预测结果，研究者可以评估哪种方法在预测外国游客数量上更为有效。这种比较有助于理解和确定在特定情境下最合适的预测工具，从而为旅游业的规划和决策提供更准确的信息。 这篇论文展示了两种不同的预测方法在旅游需求预测中的应用，为未来的研究和实际操作提供了有价值的参考。无论是政策制定者还是行业从业者，理解并掌握这些预测工具都能更好地应对旅游业的挑战，制定出更科学、更有效的策略。