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    南陽(yáng)市白河游覽區(qū)客流量預(yù)測(cè)分析

    2016-02-23 12:01郭鵬
    現(xiàn)代園藝 2016年1期
    關(guān)鍵詞:游客量原始數(shù)據(jù)白河

    郭鵬

    摘要:隨著南陽(yáng)市城市建設(shè)的不斷完善,市區(qū)白河游覽區(qū)游客量逐年遞增,游客量的變化與區(qū)域旅游發(fā)展息息相關(guān)。本文在灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)模型群的基礎(chǔ)上,采用新息GM(1.1)模型群分段選優(yōu)進(jìn)行游客量預(yù)測(cè),對(duì)白河游覽區(qū)流量進(jìn)行中短期預(yù)測(cè),其預(yù)測(cè)精度均高于99%,預(yù)測(cè)結(jié)果可為南陽(yáng)市白河游覽區(qū)建設(shè)和管理等決策提供科學(xué)依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:白河游覽區(qū);GM(1,1)模型群;灰色預(yù)測(cè)

    1 白河游覽區(qū)概況

    白河游覽區(qū)位于南陽(yáng)市區(qū)南部的白河市區(qū)段上,經(jīng)過(guò)歷屆市委、市政府的大力建設(shè),白河游覽區(qū)已初具規(guī)模,在南陽(yáng)市中心城區(qū)形成了具有l(wèi)066.7hm2水面的碧波長(zhǎng)湖,堤、林、路、島、橋、綠、水相互協(xié)調(diào),相映成趣,在南陽(yáng)市區(qū)形成了具有鄉(xiāng)野情趣的白然生態(tài)系統(tǒng),成為南陽(yáng)市一道亮麗的風(fēng)景線(xiàn)。如今,白河游覽區(qū)不僅是南陽(yáng)市民節(jié)假日游賞的地方,也是外地游客來(lái)南陽(yáng)旅游的必去景點(diǎn)。因此,白河游覽區(qū)游客量呈逐年迅速上升趨勢(shì)。游客量是關(guān)系到游覽區(qū)建設(shè)、管理決策的重要指標(biāo),是社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益的具體反映,也是影響游覽區(qū)可持續(xù)發(fā)展能力的重要因素,游客量的科學(xué)預(yù)測(cè)可為白河游覽區(qū)建設(shè)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

    2 研究方法

    根據(jù)系統(tǒng)理論,旅游區(qū)域內(nèi)的客流量可視為一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng),該系統(tǒng)受旅游資源品質(zhì)、品位、區(qū)位條件、區(qū)域經(jīng)濟(jì)條件等諸多因素的影響,具有明顯的動(dòng)態(tài)特征和不確定性及系統(tǒng)內(nèi)部各子系統(tǒng)或要素間關(guān)系模糊性,同時(shí)存在已知信息、未知信息和不確定信息,符合灰色系統(tǒng)的特點(diǎn),其中灰預(yù)測(cè)即是以GM f1,1)模型為基礎(chǔ),對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)所進(jìn)行的預(yù)測(cè)方法,找出某一數(shù)列間各個(gè)元素之未來(lái)動(dòng)態(tài)狀況,不需要太多數(shù)據(jù),且數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較簡(jiǎn)單。但該預(yù)測(cè)模型往往受原始數(shù)據(jù)中隨機(jī)因素的影響,使預(yù)測(cè)的精度不高。本文在運(yùn)用常規(guī)GM(1,1)模型群的基礎(chǔ)上,采用新息GM(1,1)模型群,分段建立模型,從中選擇最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果精度較高,預(yù)測(cè)可靠。

    2.1 GM(1,1)模型群趨勢(shì)預(yù)測(cè)理論

    2.1.1 GM(1,1)模型。設(shè)有原始數(shù)據(jù)序列x,c o)={x,fo),,……x},灰色模型的建立要經(jīng)過(guò)以下步驟:對(duì)x.(0J作1-ACO得x1(”,則x1(1)={x1('),X2(') .......Xn(')

    2.1.2 構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B及數(shù)據(jù)向量Y。GM(1,1)模型的

    據(jù)此灰色模型獲得估計(jì)值,按公式還原可得所需的估計(jì)值。

    2.2 GM(1,1)模型群

    GM(1,1)模型群是從同一原始數(shù)據(jù)中不同起點(diǎn)建立的多個(gè)GM(1,1)模型,建模方法與GM(1,1)相同,只是預(yù)測(cè)結(jié)果及精度不同。

    2.3 預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)

    一般采用平均相對(duì)誤差(),均方差比值(C)及小誤差概率(P)等進(jìn)行檢驗(yàn),參考其他學(xué)者,模型精度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表l。

    2.4 南陽(yáng)市白河游覽區(qū)客流量預(yù)測(cè)

    以南陽(yáng)市白河游覽區(qū)2005~2011年的客流量(見(jiàn)表2)作為建模的原始材料,預(yù)測(cè)該森林公園2012~2016年的客流量趨勢(shì)。

    2.4.1 GM( 1,1)模型群的建立。表2中,以2006年為原點(diǎn)分別取近7、6、5年的數(shù)據(jù)(選取樣本數(shù)目,這里稱(chēng)之為維數(shù))為原始數(shù)據(jù)序列,分析各數(shù)據(jù)序列滿(mǎn)足準(zhǔn)光滑條件、準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律,因而可建立GM(1,1)模型群進(jìn)行預(yù)測(cè),運(yùn)用各個(gè)維數(shù)建模,所得計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

    所建立的模型中,模型3平均相對(duì)誤差0.36%<1.00%,均方差比值C=0.0306 <0.35,小誤差概率P=l>0.95,為I級(jí)模型,精度最高,故選取模型3,預(yù)測(cè)效果見(jiàn)表4。

    2.4.2 新息GM(1,1)模型群分段選優(yōu)預(yù)測(cè)。理論上GM(1,1)模型是時(shí)間連續(xù)函數(shù),可以進(jìn)行無(wú)限的預(yù)測(cè),但事實(shí)上,在任何一個(gè)灰系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程中,隨著時(shí)間的推移,將會(huì)不斷地有一些隨機(jī)驅(qū)動(dòng)或擾動(dòng)因素進(jìn)入系統(tǒng),使系統(tǒng)的發(fā)展相繼地受到影響,因此用GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),其精度較高的僅是原點(diǎn)數(shù)據(jù)以后的1~2個(gè)數(shù)據(jù)。本文就采取補(bǔ)充最新信息,分段建立GM(1,1)模型群,用從中選擇出的最優(yōu)模型3來(lái)預(yù)測(cè)2012年的客流量,然后以預(yù)測(cè)的2012年的客流量作為原點(diǎn),修正原始數(shù)據(jù)序列,按照2.1中的方法,分段建立不同維的模型群(這里包括4個(gè)模型),并篩選出最佳模型用其預(yù)測(cè)2013年的客流量,再以2013年為原點(diǎn),修正原始數(shù)據(jù)序列分段建立不同維的模型群(這里包含5個(gè)模型),篩選出最優(yōu)模型預(yù)測(cè)2014年,如此循環(huán),每個(gè)原點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)模型群,選擇一個(gè)最優(yōu)模型,經(jīng)過(guò)計(jì)算,把各原點(diǎn)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)模型列于表5。

    從表中可以看出,各模型都有高的精度,每個(gè)模型只產(chǎn)生一個(gè)預(yù)測(cè)值,合起來(lái)就是未來(lái)的預(yù)測(cè)序列及2012~2015年的客流量(見(jiàn)表6)。

    3 結(jié)果與討論

    以灰預(yù)測(cè)少量數(shù)據(jù)的特性,采用GM(1,1)、新息GM(1,1)模型群,分段建立模型,從中選擇最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果精度可達(dá)95%以上。應(yīng)用新息模型群分段選優(yōu)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法,隨著數(shù)據(jù)的增多,將大大增加計(jì)算的工作量,有待于進(jìn)一步改進(jìn)。因游客量趨勢(shì)變化受到旅游地點(diǎn)、交通路線(xiàn)、旅游潮流、氣候因素等影響,還有隨機(jī)客流量,這需要游覽區(qū)決策者在計(jì)劃、決策時(shí)加以注意。

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