基于XGBoost和GM模型的三亚市旅游客流量预测  

Tourist Flow Forecast of Sanya City Based on XGBoost and GM Model

作　　者：刘夏[1] 陈磊[1,2] 刘亢 李苑辉[1] 陈明锐[3] LIU Xia;CHEN Lei;LIU Kang;LI Yuan-hui;CHEN Ming-rui(Sanya Aviation and Tourism College,Sanya 572000,China;Central China Normal University,Wuhan 430079,China;School of Computer Science&Cyberspace Security,Hainan University,Haikou 570228,China)

机构地区：[1]三亚航空旅游职业学院,海南三亚572000 [2]华中师范大学教育学院,武汉430079 [3]海南大学计算机与网络空间安全学院,海口570228

出　　处：《科技与经济》2019年第6期46-50,共5页Science & Technology and Economy

基　　金：三亚市院地科技合作项目——“基于灰色关联分析的三亚市旅游收入影响因素研究”(项目编号:2018YD06;项目负责人:陈磊)成果之一;海南省高等学校科学研究项目——“基于三亚市旅游收入数据的灰色关联分析与应用研究”(项目编号; Hnky2019-100;项目负责人:李苑辉)成果之一

摘　　要：旅游客流量的预测受经济发展、季节因素影响等不确定性的影响,以三亚市旅游和文化广电体育局官网2012—2018年的月度统计数据的旅游客流量数据为研究对象,通过模型优选,基于XGB和GM模型对三亚市近7年的旅游客流量进行拟合,并对比两种模式预测的准确度。并在以上两种模式的拟合基础上,通过模型组合,对三亚市未来2019年、2020年的旅游客流量、入境过夜游客数量及旅游收入进行预测。Based on the monthly tourist flowdata of the official website of Sanya Tourism and Culture Radio and Television Sports Bureau from 2012 to 2018,through selection of the optimum model,the tourist flow of Sanya in nearly 7 years is fitted based on the XGB and GM models and the accuracy of the predictions of the two models are compared.the precision of both models is high.Based on the fitting of the above two models,through the combination of models,the tourist flow,the number of overnight visitors and the tourism revenue of Sanya City in 2019 and 2020 are predicted.

关 键 词：XGBoost模型 GM模型 旅游客流量 三亚 预测 

分 类 号：F59[经济管理—旅游管理]