| 一个旅游地的交通设施完善程度决定了该景区的可进入性以及客源地到旅游地的时间距离，直接影响该景区游客量。此外，景区建设情况及旅游接待设施的建设情况决定着景区的吸引力。需要指出的是，由于信息传达的特性，游客数量对景区旅游相关条件改善的反应具有延迟性的特点。本文中，采用2000 年以来北京旅客周转量、人均GDP、全国交通、A级及以上景区个数、北京公共交通运营线路长度、北京市基础投资，预测北京市旅游人数。
通过查询中国国家统计局及北京市统计局相关资料，得到全国人均GDP、全国交通、北京市旅客周转量、北京市A级及以上景区个数、北京市公共交通运营线路长度、北京市基础投资数据，如表1所示。
根据遗传算法和BP 神经网络理论，在MATLAB 软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络进行预测。预测误差及真实值与预测值对比如图2、图3所示。
3 模型的评价
神经网络是以数学模型寻找事物之间的规律，一个事物往往受到许多因素的影响，由许多细小的规律通过一系列变化而决定，神经网络需要唯一的未知的但确定存在的规律，才能进行合理的训练，不可牵强的将数据组合在一起，想让它们形成某种规律。
遗传算法优化BP神经网络是对普通BP神经网络的一种优化方法，如果把BP神经网络看成是一个预测函数，遗传算法优化BP神经网络相当于优化预测函数中的参数，优化后BP神经网络的预测效果一般优于未优化的BP网络。但是该算法是有局限性的，它只能有限提高原有BP神经网络的预测精度，并不能把预测误差较大的BP神经网络优化为能够准确预测的BP神经网络。
【参考文献】
[1]郑洲顺，汤嘉，等.基于灰色预测模型的2008北京旅游人口预测分析[J].数学的实践与认识，2010，5.
[2]张龙，李翔宇.基于灰色模型的旅游流量预测方法探讨——以河北省为例[J].商场现代化，2007，6.
[3]史会峰，牛东晓，卢艳霞.基于贝叶斯神经网络短期负荷预测模型[J].中国管理科学，2012，8. 2/2 首页 上一页 1 2 |
