旅游需求的预测问题设计Word
杭州市未来旅游需求的预测(数学建模)
杭州市旅游需求的预测预报摘要本文研究了杭州市入境旅游人数的预测问题。
作为国际风景旅游型城市之一，在下一个五年计划到来之际，对杭州未来旅游人数进行预测是很有意义的。
本文从环境、经济状况，交通、人口等因素出发，以时间序列模型，多元线性回归模型，灰色系统等三类模型入手，建立旅游需求的预测数学模型，并对其进行了预测的检验和模型的比较。
根据相关数据，我们首先以最简单的时间序列模型分别用一次、二次、三次、四次指数对往年数据进行拟合，发现二、三、四次指数拟合效果较好，并且拟合效果接近，为了表达式的简洁，我们选择二次指数作为预测模型对未来两年的旅游人数进行预测。
在模型二中，为了改进时间模型的滞后性，得到更精确的结果，将影响旅游人数的各个因素（包括经济实力，人口，环境以及交通状况）进行了多元线性回归，对实际值和预测值比较得出只有3.19%的较精准的相对误差率，并得出影响杭州旅游人数的主要因素在于人口、经济实力以及交通的结论。
进一步，考虑到时间模型在时间趋于无穷大时人数也趋与无穷大，显然不符合实际。
所以基于杭州市旅游人数不会发生巨大变化的假设，利用逐年的历史数据，用灰色模型理论预测其发展情况，根据灰色模型中对参数a的要求，得到的结果满足中长期预测。
另外，根据预测模型利用后验差法进行了检验，误差只有4.42%,综上，我们用灰色模型对未来十年进行预测预报。
但在检验中我们发现，2010年出现了7.84%的较大误差，这应该是和2010年在上海举办的世博会有关。
考虑到2011年杭州将举行全国第八届残疾人运动会，以及杭州市政府在“十二五”规划下对旅游业的高度重视，我们认为2010年将是杭州旅游业的一个转折点，未来杭州市旅游人数将持续强劲增长，所以我们没有剔除2010的数据。
最后，我们对模型对比分析了优缺点，同时进行了简单的推广。
并根据预测结果对提升杭州旅游收益提供了相关意见。
关键字：旅游需求预测、时间序列模型、多元回归模型、灰色模型，政策建议。
word制作旅游计划书范本
Word制作旅游计划书范本随着社会经济的不断发展，人们的生活水平逐渐提高，旅游已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
为了更好地规划和安排旅行的行程，制作一本旅游计划书是非常必要的。
而在这篇文章中，我们将介绍如何利用Word软件制作一份完美的旅游计划书范本。
1. 封面设计首先，在Word中打开一个新文档，选择合适的尺寸作为封面。
可以插入一张美丽的风景图片作为封面背景，然后在上面添加旅行目的地的名称和出行日期等信息，并配以吸引眼球的字体样式。
2. 目录编排在制作旅游计划书时，一个清晰的目录是必不可少的。
可以使用Word中的标题样式来设置不同级别的标题，然后利用自动生成目录的功能轻松制作目录页，方便读者快速查阅所需信息。
3. 行程安排接下来是最核心的部分，即具体的行程安排。
可以使用Word中的表格功能来细致地设置每天的行程，包括旅游景点、用餐安排、交通方式等信息。
同时，可以使用文本框或插入图标的方式来为行程添加图文并茂的描述，使其更加生动有趣。
4. 注意事项在旅游计划书中，还可以添加一些注意事项，如天气情况、紧急联系方式、当地禁忌等，以便旅行中及时应对各种突发情况。
5. 结语与祝福最后，可以在旅游计划书的结尾处加上一些祝福的话语，让读者感受到愉快的心情。
同时，也可以在结语中加入一些自己的感悟和期待，让整本计划书更加温馨和个性化。
通过以上几个步骤，我们可以轻松地用Word制作一本完美的旅游计划书范本。
制作过程中，可以根据自己的喜好和需求进行创意设计，使得计划书更加具有个性和吸引力。
希望这份旅游计划书可以为您的旅行增添更多的乐趣和便利。
祝愿您在旅途中收获美好的回忆和难忘的经历！。
第四章 旅游需求预测1
分析杭州、桂林昆明的主要国际客源 地地理分布
分析表4.6
第三节、旅游需求预测模型
旅游需求模型可以分为四类： 趋势外推模 型；结构模型、仿真模型、定性模型。 一、 趋势外推模型 趋势外推模型利用一系列资料来推测未来 的形势。包括简单回归模型，二次方程模 型、幂函数模型及时间序列模型。
1、季节性强度指数： 反映旅游需求的时间分布集中性.
R
(x
i
8.33) / 12
2
式中：R为旅游需求的时间分布强度指数 Xi为各月游客量占全年的比重 R 值越接近于零，旅游需求时间分配越均匀；R 值越 大，时间变动越大，旅游淡旺季差异越大。 案例：深圳锦绣中华表4.4
我国入境游客的时间分布集中性
200 系列1
趋势需求图形
250
150
100
200
50
150
系列1
100
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
50
季节性需求图形
1 2 3 4 5 6
0
水平需求图形
常用的季节时间序列模型
水平时间序列模型 线性趋势模型 季节时间序列模型 ★季节性趋势交乘模型 季节性叠加趋势模型 Box——Jekins 模型 自回归模型 ：AR模型 滑动平均模型：MA模型 自回归滑动平均模型：ARMA模型
2
第四步：建立预测模型
y=a+bx
第五步 预测游客量
利用模型预测1986——1990年颐和园的游客
量（利用表4.10的资料） 式中年份x取1981年第一度为1，1981年第二 季度为2…
旅游需求预测案例
旅游需求预测案例
旅游需求预测是通过分析旅游市场和消费者行为，预测未来旅游需求的一种方法。
根据相关数据和趋势，可以预测不同目的地、季节、消费群体的旅游需求，从而为旅游企业和相关机构提供决策支持。
以下是十个关于旅游需求预测的案例：
1. 基于历史数据和趋势分析，预测未来五年国内旅游市场的整体需求增长率。
2. 分析不同年龄段消费者的旅游偏好和趋势，预测未来十年内年轻人的旅游需求将持续增长。
3. 研究国内外旅游目的地的景点和活动特点，预测未来五年内海外旅游需求的增长趋势。
4. 分析不同季节和节假日的旅游需求变化，预测未来五年内春节、暑假和国庆节等热门旅游时段的需求峰值。
5. 调查消费者对旅游产品和服务的满意度和意愿，预测未来十年内高端旅游市场的需求增长潜力。
6. 研究不同城市的旅游资源和发展潜力，预测未来五年内新兴旅游目的地的需求增长率。
7. 分析消费者在社交媒体上的旅游相关讨论和评论，预测未来三年内“网红景点”和“网红酒店”需求的持续增长。
8. 调查消费者对可持续旅游和生态旅游的关注度，预测未来五年内环保旅游产品和服务的需求增长趋势。
9. 研究不同消费群体的旅游消费行为和偏好，预测未来十年内老年
人旅游需求的增长速度。
10. 分析旅游行业的创新技术和数字化转型趋势，预测未来五年内在线旅游市场的需求增长率。
通过以上案例，可以看出旅游需求预测的应用范围广泛，涉及到市场研究、消费者行为分析、旅游资源开发等多个方面。
旅游企业和相关机构可以根据预测结果，制定有效的市场推广策略和产品开发计划，满足不同消费群体的需求，提升市场竞争力。
旅游项目计划书word范文资料
旅游项目计划书word范文资料旅游项目计划书一、项目概述本项目旨在开发一个集旅游、休闲、观光、娱乐于一体的综合性旅游胜地，位于XX市XX区XX镇XX村，占地面积约为XX平方公里。
项目定位为高端生态旅游度假区，以“自然、舒适、休闲、健康”为主题，打造一个适合家庭、朋友、情侣等不同人群旅游度假的理想目的地。
二、项目背景随着人们生活水平的提高，旅游消费的不断升级，人们对于旅游体验和旅游服务的要求也越来越高。
本项目依托当地丰富的自然资源、悠久的历史文化底蕴和优越的区位条件，通过深度挖掘和整合当地旅游资源，打造一个独具特色的旅游度假区，满足不同游客的需求。
三、项目策划1.自然资源开发：本项目将充分利用当地丰富的自然资源，如山、水、林、空气等，开发观光、徒步、露营、漂流、攀岩等户外活动，让游客亲近自然、感受自然之美。
同时，将引进先进的生态理念和技术，保护好自然环境，实现旅游开发与环境保护的和谐统一。
2.历史文化挖掘：XX市XX区XX镇XX村有着悠久的历史和丰富的文化底蕴，本项目将深度挖掘当地的历史文化资源，如传统建筑、民俗文化等，将其融入到旅游度假区的建设中，增强游客的文化体验和认同感。
3.旅游设施建设：本项目将建设高品质的旅游设施，包括酒店、度假村、会议中心、餐饮等，以满足不同游客的需求。
同时，将注重设施的环保和节能，采用太阳能、地热能等可再生能源，实现绿色旅游。
4.旅游活动安排：本项目将策划和安排丰富多彩的旅游活动，如民俗表演、文化讲座、拓展训练、主题晚会等，增强游客的互动和参与性。
同时，将定期组织各种节日活动和主题活动，如赏花节、摄影节、泼水节等，吸引更多的游客前来体验。
四、项目预期收益与投资估算5.预期收益：本项目预计年接待游客量达到XX万人次，年营业额达到XX亿元，投资回收期为X年。
6.投资估算：本项目总投资为XX亿元，其中固定资产投资为XX亿元，流动资金为XX亿元。
五、项目风险评估与对策7.自然风险：本项目地处山区，气候变化无常，自然风险较大。
旅游需求的预测预报
河南城建学院参加2011年全国数学建模竞赛选拔赛题目 B旅游需求的预测预报（以下内容参赛队员不需填写，由阅卷组统一编码）评阅编号：旅游需求的预测预报摘要旅游需求是地区资源的重要组成部分，合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。
本文针对影响旅游需求的某些因素，通过建立数学模型对旅游需求进行合理的预测预报，并运用模型指导实际。
首先，从景点数、个人平均消费、人均GDP 入手，利用查阅的数据，采用多元线性回归的方法确定这些因素对于旅游人数的影响，关联程度为[]0.5,0.1,1.4T ，针对影响程度大小得出人均GDP 对旅游人数的影响程度最大；在对景点数、个人平均消费、人均GDP 的曲线进行拟合，得出表达式代入多元线性回归方程得出最终表达式 多元线性回归方程为：^1237815.50.50.1 1.4x x x y =+++ 景点数、个人平均消费、人均GDP 曲线拟合表达式为：景点数 21x =0.1071t +6.9643t +134.7143个人平均消费 228.9120.12326.4x t t =++ 人均GDP 32312263427530783x t t t =+++其次，通过曲线拟合发现，对于景点数、个人平均消费、人均GDP 均呈上升趋势，那么最终得到的旅游人数y 将随着时间的增加趋向于无穷大，这与实际并不相符。
考虑环境与地区的容纳能力有限，最终趋近最大值，这里采用logistic 模型进行修正，最终得到的方程为0.1473170001 1.8887ty e-=+ （t 为实际年份-2002） 再次，为了保证预测结果的准确性，我们引入GM （1，1）模型进行验证，它由一个单变量的一阶微分方程构成，得出结论后进行残差分析。
三种方法对比，得出误差率，确定实验数据的准确性。
GM （1，1）模型方程 7.258604-e 1.270451k x k 043.01=+∧）（）（ 最终还原数列为 (1)(1)(1)^^^()()(1)x k x k x k =--（k=1，2，3……，n ） 然后，利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法的优、缺点确定这些方法能否直接移植过来运用，并提出改进的办法和行之有效的措施。
旅游需求的预测预报
旅游需求的预测预报随着旅游业的不断发展，旅游需求的预测预报越来越重要。
预测旅游需求可以帮助旅游从业者更好地规划和管理旅游资源，提高旅游业的效益和竞争力。
旅游需求的预测预报是指对未来一定时间内旅游市场的需求进行预测，以便旅游从业者能够及时调整旅游业的整体规划和开发方案。
旅游需求预测和预报主要基于市场的经济指标、政治状况、环境和社会因素等综合因素，以确定未来旅游市场的需求情况。
对于旅游业从业者来说，预测旅游需求非常重要。
首先，预测旅游需求可以帮助企业及旅游从业者做好旅游接待的准备工作，如安排足够的旅游资源、规划好旅游路线，提高旅游服务水平，以迎接旅游高峰期的到来。
其次，预测旅游需求还可以帮助企业和从业者了解旅游市场的趋势和变化，及时调整旅游产品和服务，以适应市场需求，提高收益。
预测旅游市场需求的方式很多，一般分为定性预测和定量预测。
定性预测是根据专家、从业者或感性理解等主观因素分析得出的结论。
通常这种预测方法适用于在市场传统流行的产品研发以及较早的市场调查。
在旅游业领域，定性预测的方法包括各种会议和研讨会，旅游领导和专家的策略性计划，以及各种调查问卷。
另一种预测方式是定量预测。
定量预测是利用大量、统计数据、历史数据等客观因素，通过数学模型，预测未来旅游需求。
比如通过对历年旅游资源利用率的变化来预测未来旅游市场需求量；通过消费者的购买欲望、国民生产总值、人口数量等因素来预测未来收入和支出变化的影响，并以此来预测未来旅游需求的增长和稳定。
除此之外，还有其他一些预测模型和方法，例如基于人工智能的预测模型、基于比较市场分析和竞争逼真度的预测方法、基于时间序列数据的预测方法等。
这些方法都有其优点和不足，在实践中需要根据具体情况进行选择。
总之，旅游需求的预测预报在旅游业的发展中扮演着举足轻重的角色。
旅游工作者需要对旅游业进行专业化的研究，积极探索针对不同地区、不同旅游产品和服务的预测模型和方法，以及快速解读、分析大量数据。
我国区域旅游需求的预测分析
我国区域旅游需求的预测分析本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！1 计量经济学模型变量的选择研究方法基于数据的回顾和运用性，许多现代时间序列预测方法都运用了预测，而基本结构模型和时间变量参数计量经济模型xx年至xx年有着事前预测。
该研究的主要目的是审视这些模型是否能运用于未来两年的短期的精确的旅游到达预测。
在此层面中国可以运用的数据仅限于1994年至xx年之间。
模型建立的过程运用了上述讨论的时间参数模型和基本结构模型。
这些方法的研究中，下列数据资源可以检测：临时变量和独立变量。
2 干预的基本结构模型表一显示日本是最低平均绝对误差，只有%，俄罗斯有最高平均绝对误差值在%。
13个国家中有三个国家的总平均绝对误差平均数低于20%。
13个来源国家到31个中国地区的平均绝对误差为%。
3 带有虚拟变量的时间参数预测时间参数模型在这里的发展是基于建模过程提供了6个人机电子软件包。
这种分析在状态矢量空间形式下提供了动态系统。
状态空间形式允许预测伴随可观测模型的未观察到的变量。
其同时允许曾经用过的循环卡尔曼滤波算法同时间序列结构模型共同运用。
卡尔曼滤波算法运用于早一步的运算来预测，同时和确定的协方差值的初始值的平方误差矩阵联系。
这样分析下来，人机电子将他们的值设定较高的初始价值来反应不确定性。
尽管所有的省份需要对比分析，国际旅游到达则关注于小于总的31个省份和地区的选择。
三分之一的到达者关注与排名前五的到达省份，而%则关注排名前十。
4 结论该研究表明尽管数据有限，但是精确预测中国的地区到达是有可能的。
尽管数据的局限性同年居序列有关，而有限时间序列的长度、精确预测错误在20%以下，而10%以下的错误可以持续被推导出来。
所以关注与预测更发达的旅游地区预测，这些流动倾向更明显且有较少不稳定性。
另外，如果只关注于计量经济模型是错误的，因为在此研究中现代时间序列方法被证明是占优势的。
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本科毕业设计(论文)理学院题目：旅游需求的预测问题毕业设计（论文）独创性声明本人所呈交的毕业论文是在指导教师指导下进行的工作及取得的成果。
除文中已经注明的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。
作者签名：王赞日期：2013.5.18目录摘要 (1)ABSTRACT (2)第一章引言 (3)1.1背景知识 (3)1.2问题假设 (4)1.3符号说明 (4)第二章问题分析求解 (5)2.1模型一的建立与分析： (5)2.2模型二的建立与分析： (8)2.3模型三的建立与分析： (14)第三章结果分析 (18)第四章模型评价 (19)谢辞 (20)参考文献 (20)附录 (21)基于灰色模型的旅游需求预测问题摘要本文根据中华人民共和国国家统计局和中国旅游网公布的数据，运用灰色关联分析理论分析了北京市的旅游资源、环境、交通、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，并在此基础上建立了旅游需求的灰色系统预测模型，预测了北京未来几年的旅游需求的发展趋势。
同时，针对灰色系统预测模型的缺点，本文引入了Logistic人口预测模型，将之应用到旅游需求的预测上，利用最小二乘法得到其中两个参数的值，由此推断出北京市最大容纳外来旅游人数。
进一步我们假设北京市最大容纳旅游人数在短时间内不会改变，利用逐年的历史数据来计算出其旅游人数增长率的变化情况，用灰色系统GM(1，1)模型预测其发展情况，进一步修正模型，得到更加理想的预测模型。
关键字：灰色预测模型；灰色关联分析；Logistic模型；最小二乘法；Travel demand forecast based on gray modelABSTRACTAccording to the data released by the National Bureau of Statistics of the People's Republic of China and China Travel Network, the use of gray relational analysis theory Beijing tourism resources, the environment, transportation, cost and quality of service and other factors of tourism demand, and on this basis established tourism demand gray Model to predict the Beijing tourism demand trends in the next few years. The same time, the shortcomings of gray prediction model, this paper introduces a model of logistic population projections, will be applied to tourism demand forecasting, using the least squares method to get the value of the two parameters, infer its maximum in Beijing Overseas Tourism number. Further, we assume that Beijing accommodate the largest number of tourists will not change in a short period of time, year by year historical data to calculate the changes in the growth rate of the number of tourists, gray system GM (1,1) model to predict the development, further correction model, more ideal prediction model.Key words: Grey Forecasting Model;Grey Relational Analysis;Logistic Model;The method of least squares;第一章引言1.1背景知识随着社会的发展，旅游业已发展成为当今世界最大的经济产业，已成为现代人日常生活不可缺少的组成部分，我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。
合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。
现在要求选择合适的旅游城市或地区，对旅游需求的预测和预报建立数学模型，来帮主有关部门进一步规划好旅游资源。
具体说：（1）对所选的旅游城市或地区，根据能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合从相关旅游部门了解到的情况，分析旅游资源、环境、交易、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。
（2）可以利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法能否直接移植过来，做出合理，正确的预测预报；如果不行的话，请对这些方法的优缺点做出评价，并提出改进的办法。
1.2问题假设1、旅游需求问题的内在机理是一个灰色问题.2、旅游需求主要受资源、环境、交通、季节、费用和服务质量因素的影响.3、城市的旅游需求可以主要以城市每年接待旅游人数数量来体现.4、城市旅游环境可以以其拥有各星级宾馆的数量来衡量.5、城市旅游资源可以以其拥有的各级旅游景点数来衡量.6、旅游城市所能容纳的最多旅游人数短时间内饰一个定值，而其每年的增长率变化时一个灰色问题.1.3符号说明：2003年-2012年各星级宾馆的数量的标准差；c：2003年-2012年中每一等级宾馆数量的平均值；nx：旅游需求预测分析中的主因子，即：入京旅游人数；x：对主因子存在影响的各类因素；iw：i星级宾馆的关联度权值；iP：旅游环境的综合量化评价；V：第i个因素在第j年的无量纲化数据；ijg：各A级景区的权值；iX：n星级宾馆在第i年的个数；nil i星级宾馆在各年份的个数数列；:i:v第i个因素在第j年的统计数据；ijh：表示第i星级宾馆第j年的景区个数；ij()0x k ：第k 年的入京旅游人数； ()i x k ：第k 年第i 种因素的取值；α：分辨系数，一般取值0.5α=； ()i k ∆：各比较数列间的绝对差；()0ox ：各年旅游入京人数； ()1x ：0x 的累加序列；()d k ：()1x 的灰导数；()10z：()10x的均值数列；r ：历年北京入京旅游人数增长率；m x ：北京市最大容纳的旅游人数；第二章 问题分析求解2.1模型一的建立与分析：1、 问题分析：我们首先对各年旅游入京人数建立一个GM （1,1）模型，通过这个模型可对旅游需求做一个初步预测。
2、建立模型：()()()()()()()()000000001,2,,n x x x x =为各年旅游入京人数；()()()()()()()()111100001,2,,n xx x x =为0x 的一次累加序列；其中()()()()10001ki k i x x ==∑；则可建立灰色预测GM （1,1）模型：()()()10d k az k b +=，其中，()dk 为1x 的灰导数()()()()()()()0110001d k x k x k x k =--=；()10z 为()10x 的均值数列，()()()()()()()1101012k k k x x z +-=；a 为发展系统，b 为灰作用量，()10z为白化背景，经过简化可得方程：()()()()0100x k az k b += （1）将()()()()00002,,n x x 带入方程（1），可得()()()()()()()()()()()()010********022,33,.x az b x az b x n az n b ⎧+=⎪⎪+=⎨⎪⎪+=⎩由GM （1,1）灰微分方程（1）所对应的的白化微分方程：()()()1100dx ax t b dt+= ()()()()()()()()()()100000001(1)1,2,3111.ak ak a b bx k x e k a ab x k x e e a --⇒+=-+=⎛⎫⇒+=-- ⎪⎝⎭在最小二乘法意义下可求解此线性方程组得()1TT -=u B BB Y , (2)其中 ()T ab =u ，()()()()10102 1 1z z n ⎡⎤-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦B ，()()()()00002 x x n ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦Y 3、具体算例：我们以北京市历年接待外来旅游人数为例，验证模型I 的有效性。
具体数据见表1：总人数 2820911 28578723103836 3121462 3155000令 ()00x =（2068664，2188917，2200947，2298368，2523943……3320911，2857872，3103836，3121462，3155000），()10x =（2068664，4257581，6458528，8756896，11280839……14101750，16959622，20063458，23184920，26339920）为将所有的级比()()()()()00001x k k x k λ-=都落在可容覆盖区间2211,n n e e -++⎡⎤⎢⎥⎣⎦里，须将()00x 作预处理：()()()()00001x x x =。
由最小二乘法带入（2）式可得60.0301, 2.163010ab =-=⨯。
表2 北京历年接待外来旅游人数预测值 年份 2003 2004 2005 2006 2007 总人数 2068664 2188917 2200947 2298368 2523943 预测值 2057953 2168391 2284756 2407366 2536556 相对误差 0.0052 0.0094 0.0381 0.0474 0.0050 年份 2008 2009 2010 2011 2012 总人数 2820911 2857872 3103836 3121462 3155000 预测值 2672678 2816106 2967230 3126465 3294244 相对误差0.05250.01460.04400.00160.0441图1 2003年—2004年北京市旅游人数预测值与真实值对比图由表2可以看出该预测值的相对误差在5%以内，效果不错。