典型文献
基于ARIMA-SVR的福建省入境游客人数预测
文献摘要：
精确预测旅游人数能帮助旅游业高质量发展.根据旅游人数是时序性和非线性的特征,具有时变性、非线性和非平稳性特征.文章提出基于差分自回归移动平均(ARIMA)和支持向量机回归(SVR)的混合预测模型,利用福建省入境游客历史数据对模型进行验证.实验结果表明,基于ARIMA与SVR的混合模型预测精度高,更能准确描述旅游人数时间序列的复杂变化趋势.
文献关键词：
旅游业;残差;预测值;ARIMA-SVR
中图分类号：
作者姓名：
江雨兮
作者机构：
上海理工大学 中英国际学院,上海 200000
文献出处：
引用格式：
[1]江雨兮-.基于ARIMA-SVR的福建省入境游客人数预测)[J].科技创新与应用,2022(11):19-23,28
A类：
B类：
ARIMA,SVR,入境游客,客人,精确预测,游人,旅游业高质量发展,时序性,时变性,非平稳性,差分自回归移动平均,支持向量机回归,混合预测模型,历史数据,混合模型
AB值：
0.281867
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