對于旅游景區(qū)管理流量預(yù)測探討

1、對于旅游景區(qū)管理流量預(yù)測討論對于旅游景區(qū)管理流量預(yù)測討論 對于旅游景區(qū)管理流量預(yù)測討論對于旅游景區(qū)管理流量預(yù)測討論1引言自20世紀(jì)50年代以來,世界旅游業(yè)開展迅速。蓬勃開展的旅游業(yè)給目的地帶來經(jīng)濟(jì)效益與社會效益的同時,也給旅游風(fēng)景區(qū)的自然生態(tài)環(huán)境造成了威脅。怎樣協(xié)調(diào)好經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生態(tài)環(huán)境三者的關(guān)系,是我們亟待解決的問題。許多旅游景點(diǎn)的游客量呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢,但這種增長并不是一條直線,往往表現(xiàn)為在旺季人滿為患,在淡季卻門庭冷落。游客數(shù)量在時間上的不平衡波動給景區(qū)管理帶來很大挑戰(zhàn)。要實(shí)現(xiàn)風(fēng)景區(qū)科學(xué)規(guī)劃與永續(xù)利用,需要把握游客的時空變化規(guī)律,準(zhǔn)確預(yù)測游客數(shù)量。其中短期游客量的預(yù)測是景區(qū)進(jìn)展

2、資源科學(xué)管理與合理調(diào)度的根本根據(jù),對此進(jìn)展深化研究有重要的現(xiàn)實(shí)意義。2問題提出與解決框架 2.2問題提出國內(nèi)外學(xué)者對旅游景區(qū)容量及游客量預(yù)測問題的研究始于20世紀(jì)60年代,幾十年的開展獲得了豐富的成果,如Law(1999)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測游客需求,Mello(2001)使用向量自回歸方法預(yù)測英國旅游者的長期旅游需求及目的地份額,Stucka(2002)使用了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中普通最小二乘法(OLS)與相似非相關(guān)模型(SUR)來預(yù)測克羅地亞的旅游需求。國內(nèi)學(xué)者的研究成果也比較豐富,如楚方林研究發(fā)現(xiàn)非季節(jié)性自回歸挪動平均結(jié)合模型能獲得較優(yōu)的預(yù)測結(jié)果(ChuFonglin,1998),王朝宏使用模糊時

3、間序列與混合灰色理論預(yù)測到臺灣的美國和香港游客的旅游需求(WangChao-Hung,2004),曾忠祿、鄭勇(2009)使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測了內(nèi)地赴澳門的游客量,雷可為、陳瑛(2007)應(yīng)用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARIMA組合模型預(yù)測中國入境游客量,顏磊等(2009)提出了小波分析法并用此方法分析了九寨溝景區(qū)游客旅游時間流的特征,胡小猛等(2006)通過研究得出三個主要阻礙上海居民去崇明島旅游的障礙因素,得出了游客量與潛在游客規(guī)模及各類阻礙相關(guān)的預(yù)測模型。這些方法大多以預(yù)測某地游客量的開展趨勢以及分析影響這些地區(qū)游客量的因素為主。雖然國內(nèi)外學(xué)者對年際游客量的預(yù)測形成了豐富的成果,但是對日游客量的

4、預(yù)測問題鮮有研究。隨著游客的旅游方式的變化,影響一個地區(qū)游客量的因素已經(jīng)不僅僅是由旅游的季節(jié)性因子和景區(qū)根底條件所決定,各種社會因素、自然突發(fā)狀況也會對一個景區(qū)的游客量產(chǎn)生重要影響(吳耀宇,黃震方,2010)。本文研究日游客量的預(yù)測問題正是基于對上述變化的考慮?？紤]季節(jié)與季節(jié)之間的2.3解決框架本研究通過實(shí)地調(diào)查和數(shù)據(jù)采集獲得研究數(shù)據(jù)。采用逐步回歸法對日游客量預(yù)測建立回歸模型,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對回歸模型計(jì)算出的預(yù)測結(jié)果進(jìn)展誤差的修正,最后將修正出來的結(jié)果作為最終預(yù)測的日游客量。圖1為本文的研究途徑。3實(shí)證研究 3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正理論已證明,三層BP網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近任何連續(xù)函數(shù)(張興

5、會,等,2004)。以多元回歸模型的預(yù)測誤差作為輸入的學(xué)習(xí)樣本,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過不斷修正可以得到更好的預(yù)測結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從大量的離散實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中,經(jīng)過學(xué)習(xí)訓(xùn)練,提取其領(lǐng)域知識,并將知識表示為網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的大小與分布,建立起反映實(shí)際過程內(nèi)在規(guī)律的系統(tǒng)模型。BP網(wǎng)絡(luò)可以包含不同的隱層,理論上已經(jīng)證明,在不限制隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的情況下,只有一個隱層的BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意非線性映射。在形式樣本相對較多的情況下,較多的隱層節(jié)點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)形式樣本空間的超平面劃分,因此本文使用具有單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)對多元線性回歸模型的修正(陳如云,2007)。圖2為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理示意圖,其中Wij是輸入層到隱層的權(quán)重

6、,Wjl是隱單元層到輸出層的權(quán)重。3.2.1訓(xùn)練樣本歸一化原始樣本中數(shù)據(jù)為預(yù)測游客量的誤差均大于1,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所處理的是數(shù)值在-1,1區(qū)間的數(shù)據(jù),因此這些樣本數(shù)據(jù)在研究中都需要將它們轉(zhuǎn)化為區(qū)間之間的數(shù)據(jù)。本文對樣本數(shù)據(jù)采用的歸一化公式如下:式中I為原始誤差輸入數(shù)據(jù),I為歸一化后的輸入數(shù)據(jù),g為原始樣本期望目的數(shù)據(jù)即實(shí)際游客量,g為歸一化后的期望目的數(shù)據(jù)。 3.3模型驗(yàn)證 3.3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分要預(yù)測某天的游客數(shù)量誤差,應(yīng)該將回歸模型預(yù)測的前五日實(shí)際誤差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算之后得到輸出為當(dāng)日游客量預(yù)測誤差,將此輸出的預(yù)測誤差與回歸模型的當(dāng)日游客量值進(jìn)展相加或相減,得到最終

7、游客量預(yù)測值。圖4是經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正前后的兩個日游客量預(yù)測值的比照圖,其中,y為多元回歸預(yù)測值,Y為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正值,橫坐標(biāo)為日期的序列值,縱坐標(biāo)為游客數(shù)。由圖4可以看到經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正前后的游客數(shù)變化趨勢是根本一致的,只是在游客數(shù)的多少上存在差異。以下圖5為經(jīng)多元回歸模型預(yù)測,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正后的最終預(yù)測到達(dá)人數(shù)(Y)與九寨溝實(shí)際到達(dá)人數(shù)(g)比照圖,橫坐標(biāo)為日期的序列值,縱坐標(biāo)為游客數(shù)。從多元回歸模型的預(yù)測到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的修正,預(yù)測值與實(shí)際值的變化趨勢是根本一致的,從圖2與圖5的比照可以看出:九寨溝游客每年實(shí)際到達(dá)人數(shù)呈現(xiàn)出多峰性;實(shí)際到達(dá)人數(shù)與預(yù)測到達(dá)人數(shù)所呈現(xiàn)出的峰值是根本一

8、致的;二者的比照圖顯示二者在數(shù)量上的預(yù)測也根本準(zhǔn)確。而且經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正后,游客到達(dá)預(yù)測值與游客實(shí)際到達(dá)值之間更為接近,通過計(jì)算,可以得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對預(yù)測值修正后誤差顯著變小,經(jīng)計(jì)算得修正預(yù)測值與實(shí)際值的平均誤差率為2.05%。其中誤差在1%以內(nèi)的占總預(yù)測量的33.5%。誤差在2%以內(nèi)的占65.9%,誤差在10%以上的占0.6%。分析有如下幾個可能產(chǎn)生誤差的原因:(1)由于回歸模型選擇的影響因子而造成的預(yù)測誤差。影響一個地區(qū)游客量的因素眾多,并不能全部被挑選出來,因此影響因子的選擇是造成誤差的一個最主要原因。(2)自然突發(fā)狀況。由于自然突發(fā)狀況存在突發(fā)性和偶然性,事先很難準(zhǔn)確預(yù)測,也是一個

9、誤差來源。(3)除法定假日以外的周末。由于周末多是九寨溝周邊城鎮(zhèn)的游客去旅游,而去九寨溝所花的時間可能較多,因此周末可能不是一周當(dāng)中游客最多的時候,但是周末會對游客量有一定影響。(4)單位組織旅游。如今許多單位都會選擇一個相對于自身適宜的時間組織員工集體旅游。(5)地震的殘留影響。4結(jié)論與展望國內(nèi)外學(xué)者對游客量預(yù)測問題的研究始于20世紀(jì)中葉,經(jīng)過半個多世紀(jì)的開展,形成了諸如ARIMA模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等重要預(yù)測模型,但是這些模型主要預(yù)測后幾年的游客規(guī)模趨勢,涉及的是年際間的游客量。本文是以日為單位來預(yù)測九寨溝景區(qū)的游客量。一個景區(qū)游客量的大小固然會受到季節(jié)的重要影響,但是隨著社會的開展,社會因素對游客量的影響越來越大,因此本文以此為根據(jù)