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入境游客量的预测是制定旅游发展规划和相关政策法规的重要依据。基于“谷歌趋势”提供的涉及旅游活动食、住、行、游、购、娱等环节的相关关键词搜索数据,通过计算相关系数,找出与国家旅游局公布的2004年1月至2015年3月中国入境外国游客量统计数据密切相关的搜索关键词。同时,利用2004年1月至2012年12月的入境外国游客量数据构建一般季节性乘积ARIMA模型,以及带搜索关键词作为自变量的季节性乘积ARIMA模型,分别对2013年1月至2015年3月入境外国游客量进行模拟预测,比较两模型的拟合程度和预测能力。研究发现：加入谷歌关键词作为自变量的季节性乘积ARIMA模型比一般季节性乘积ARIMA模型拟合效果和预测精度高,而中国签证政策与航班信息均对入境外国游客量有显著的影响。 相似文献
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从2011.01～2018。08共104个月的海南旅游人数数据出发,首先利用自相关图和偏自相关图对旅游人数序列进行平稳性检验,根据长期趋势性和季节性的特点,确定采用乘积ARIMA模型。按AIC最小准则,对模型进行定阶,最终建立了ARIMA(1,1,1)×(1,1,1)_(12)模型。通过R软件计算,实现对海南旅游人数的预测。2018年9旅游人数预测相对误差分别为2.06,一步预测效果非常理想。与确定性因素分解模型相比,ARIMA(1,1,1)×(1,1,1)_(12)模型预习效果更优。在智慧城市建设进程中,月度旅游人数预测更能及时、准确地掌握游客数量变动趋势,相关管理部门能提前做好预案,提升游客体验度。 相似文献
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利用网络搜索关键词的搜索量变化来分析和预测相关事物发展趋势是一种逐渐被广泛关注的研究领域。提出网络搜索关键词时序变化特征包括领先、同步和滞后三种特征。通过采集搜索网站关键词的搜索量数据,针对分析预测对象进行时差相关分析,可以识别出相关关键词时序变化特征。通过H7 N9禽流感关键词时序变化特征识别实验,说明该方法的可行性。 相似文献
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<正>ARIMA模型常用来对时间序列做预测分析，而股票价格的预测一直是股民较为关注的问题，准确的预测股票价格有利于在变化莫测的金融市场上做出合理的决策。ARIMA模型通过对历史数据建模，拟合时间序列数据的变动规律，进而预测未来股票的变化。本文选择深信服科技2021年所有交易日的股票收盘价数据，用ARIMA模型拟合其变化规律，最后对短期内的深信服收盘价进行预测。 相似文献
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本文基于中国统计局提供的1980年~2016年的国民总收入年度数据,分别构建了Holt指数平滑模型和ARIMA模型预测最近5年的国民生产总值。结果显示ARIMA时间序列模型具有更好的拟合和预测效果,可以为我国宏观经济的发展提供更好的参考。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(15)
基于成都2009年~2016年的平均温度的数据使用SAS对其进行乘法季节ARIMA建模,从模型的识别、参数估计、建模和预测等各方面介绍了模型建立和预测的过程,发现ARIMA(0,1,1)x(0,1,1)12模型能很好的拟合其平均温度的变化,并用该模型进行预测,结果表明平均温度逐年上升。 相似文献
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本文根据河南省能源消费的历史数据,建立了时间序列ARIMA模型,并对模型进行分析得出,该模型可以对能源消费作出有效预测,然后应用该模型预测了2012年至2015年的河南省能源消费情况。 相似文献
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运用SPSS统计软件,对某医科大学图书馆2016年至2018年的微信公众号用户量建立合适的ARIMA模型,模型定为ARIMA(0,2,1)(0,1,1)_(12),并通过该模型对2019年1月与2月用户量进行预测并与现实数据进行对比。ARIMA模型的建立旨在为图书馆新媒体阅读推广提供参考。除此之外,将微信公众号功能模块作为影响微信公众号用户量的因素之一,对其点击量进行统计与分析,根据分析结果,需要对菜单功能模块做适当调整。 相似文献
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本文通过新疆统计年鉴中仅有的新疆1990-2015年的交通客运量数据为研究对象,先利用时间序列(指数平滑和ARIMA)模型和非线性回归方法,进行初步地统计分析。根据预测误差最小的原则确定采用指数平滑模型和ARIMA(1,1,1)模型客运量预测的平均值作为新疆交通总客运量的最终预测方法.并给出了新疆2016—2020年的交通客运总量以及公路、铁路、民航等各客运量的预测结果。 相似文献
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本文用ARIMA模型对上海市1978年到2006年GDP数据进行分析,并预测出未来三年的GDP数据。与2007年实际GDP相对照模型预测误差较小,说明ARIMA模型非常适合于短期预测。 相似文献
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本文利用时间序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型,根据1978-2013年我国东三省粮食产量数据进行了随机性分析,结合EVIEWS和SPSS等统计分析软件,通过对模型识别、比较、建立以及检验,最终选定ARIMA(3,1,2)模型,并运用此模型拟合了东三省2009-2013年的粮食产量,同时对东三省2014-2023年未来十年的粮食产量进行了分析与预测。 相似文献
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本文选取了从2005年1月到2011年9月间丙类传染病的月发病数,在考虑长期趋势与季节因素的基础上,选择ARIMA模型来对我国丙类传染病每月的爆发数量进行拟合,同时对未来1年的发病情况进行预测. 相似文献
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采用时间序列分析中的自回归移动平均(ARIMA)模型,对矿井涌水量进行预测。以收集到的矿井月度涌水量数据为研究对象,对涌水量时间序列特性进行了分析,结合自相关与偏自相关图及赤池信息准则确定了模型阶数,所建立的模型通过了白噪声检验,并对未来5个月的涌水量进行了预测。结果表明,该模型拟合趋势与实际趋势基本一致,预测结果可以接受,可为矿井安全生产提供指导。 相似文献
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利用ARIMA模型对1979-2008年河南省财政支出数据进行分析,结果表明ARIMA(3,3,5)模型有较好的预测结果,可以用于河南省财政支出的短期预测。 相似文献
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第三产业影响着我国社会经济的稳定持续发展,对未来经济增长的准确预测具有重要意义。以湖北省第三产业为例,利用1980-2006年的第三产业总量数据为基础,运用ARIMA模型进行第三产值的预测,并且对原始数据进行拟合,得出误差在5%以内普遍可用的计算表式。 相似文献
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网络搜索数据是消费者在信息搜集和购买决策过程中真实足迹的反映,对了解消费者购买需求具有重要价值。本文运用与现有研究不同的关键词获取方法,以我国汽车市场为背景,研究网络搜索数据与销量之间的关系。首先,确定网络搜索数据的关键词,主要运用了文本挖掘技术,具体而言：①对抓取的汽车论坛文本进行Jieba分词;②利用Word2vec模型把分词结果转化为向量空间模型形式;③结合TF-IDF算法和余弦相似度算法确定关键词。然后,基于108个月的长面板数据,建立网络搜索与汽车销量的固定效应模型。最后,采取滚动窗口的方式预测最近12个月的汽车销量。实证结果显示：网络搜索与汽车销量之间存在长期均衡关系,回归模型可以解释76%的方差;网络搜索数据有助于预测我国汽车销量。 相似文献