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1、旅游需求预测预报五、模型建立5.1 Logistic旅游模型 本模型将每年陕西省接待的国内旅游人口数目定义为每年现实的旅游需求，借鉴logistic模型，将旅游人数类比于一个种群的数量，旅游区类比于种群的生存环境，旅游区的环境容量相当于种群的环境容量，游客进入到旅游区相当于种群个体的出生，游客离开旅游区相当于种群个体的死亡，游客进入和离开旅游区类比于种群个体的出生与死亡的连续性，看作是随时间 变化的，因此预测模型可以建立为： , （1） 由（1）式解得 . （3）（3）式即为Logistic旅游模型，为 年西安的旅游人数，为旅游区环境容量，为在环境条件十分优越时游客的瞬间增长率，为常数5.2多
2、元线性统计回归模型： . （4）其中： 5.3 混合模型混合模型建立的思路为：通过logistic旅游模型预测出旅游人数，再用多元线性统计回归模型对预测结果进行误差分析，最后用logistic旅游模型的结果结合多元线性统计回归模型的的结果得到最终预测值.这样同时考虑了旅游人数线性和非线性的因素影响，使得预测结果更加准确。六、模型求解61 Logistic旅游模型的求解 （1）式对时间 求导，则可知游客增长速度的变化规律可用表示. 或者，旅游人数保持不变；时，呈上升趋势，旅游人数加速增长；时，呈下降趋势，旅游人数负加速增长；时，旅游人数增长速度最快. 通过瓶颈容量法，结合相关资料确定 值为 由（
3、3）式可求出 .各年份陕西省国内旅游人数统计表年份国内旅游人数（万人次）年份国内旅游人数（万人次）199115002001336319921550200237331993170020033300199417502004523219952100200559881996230020066950199725002007801519982550200890561999260020091141020003060 表一 图像 1 从图像 1 中可以看出，陕西省的旅游人数目前阶段正处在logistics 模型的中期，而logistic 模型预测中期还是较准确的，故用logistics模型预测旅游人数是合理的
4、。从公式（1）可知.利用软件，通过线性数据拟合求出 4.676 ，0.177 .则logistic旅游预测模型为：其预测图像为：图像二图像二从图像一中可以看出，在2005到2009年，陕西省国内旅游人数增长速度激增，而在图像二中可以明显看到2005到2009年，预测的陕西省国内旅游人数与实际值之间出现了较大的误差，可知，在2005到2009年间，其人数受到了外界因素较大的影响，从而引入.6.2多元线性统计回归模型的求解 本文中对影响旅游需求的因素进行了定义，根据定义将采集的数据代入（4）式进行线性拟合，从而求得 ， ， ， ， ， .星级酒店五星四星三星二星一星合计平均星级1998452525
5、6652.6319994528398842.50200045325091002.452001484970101412.482002411698771782.5420034137712412292.4120044161129352302.66200541812110052482.66西安市旅游景点数AAAAAAAAAAAAAAA19981999200020012002200320042005 西安旅游消费统计数据旅游总收入（万美元）旅游总人数（人次）人均消费199720092485226414.0751199819106479836398.1777199922525557644403.9315200026000640677405.8207200129002672015431.5677200232000743282430.523200314637336654434.7787200433003650325507.4847200540900775620527.3201 从而多元线性回归模型为6.3组合模型的求解
