首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于Elman神经网络的我国入境游客量动态预测
引用本文:王琳,李士金.基于Elman神经网络的我国入境游客量动态预测[J].资源开发与市场,2015(5):627-629.
作者姓名:王琳  李士金
作者单位:辽宁工程技术大学工商管理学院
摘    要:为了更好地拟合我国入境游客量系统动态和时变特性,对我国入境旅游游客量进行科学准确的预测,将Elman网络引入我国入境游客量预测,提出基于Elman神经网络的入境游客量预测模型。以国家统计局公布的最近30个月我国入境旅游游客量月度数据为研究对象,前27个月数据用于建立训练网络,后3个月数据用于检验模型,模型预测最大误差为2.928%,最小误差为1.492%,平均误差为2.19%,模型预测效果与实际非常接近。结果表明:模型能更好地反应我国入境游客量系统的非线性、动态性、时变性等特征,为我国入境旅游游客量预测提供了一种较可靠的途径。

关 键 词:入境游客量  Elman神经网络  动态系统  预测
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号