蔣芳　金梅

摘要：本文運用BP神經網絡模型，用入境旅游收入和入境過夜旅游人數(shù)兩個指標預測2016-2020年甘肅入境旅游的發(fā)展趨勢。預測結果表明甘肅入境旅游在未來5年逐步回暖并呈現(xiàn)較好的發(fā)展趨勢。

關鍵詞：BP神經網絡模型；入境旅游；預測分析

一、研究背景

甘肅是旅游資源大省，1990年-2015年甘肅入境旅游經歷了穩(wěn)步增長、快速發(fā)展、快速回落、恢復、快速發(fā)展、回落、逐步回暖的發(fā)展階段。眾多學者把旅游收入作為衡量地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展狀況的重要指標，而旅游人數(shù)反映旅游需求并對旅游收入具有顯著的影響。本文基于以上研究意義對2016-2020年甘肅入境旅游進行預測分析。

二、研究方法與模型建立

1.BP神經網絡簡介

本文選擇短期預測準確性高、模型可操作性強且在旅游業(yè)預測中適用性良好的BP神經網絡模型。該模型是神經網絡模型中最具代表性的一類，其拓撲結構包括輸入層、隱層和輸出層，通過模擬人的神經元，能學習和存貯大量輸入和輸出的映射關系，且不需要揭示這種映射關系的具體數(shù)學方程。

2.模型的建立

本文選取1995-2015年甘肅入境旅游收入和入境過夜旅游人數(shù)兩個指標來預測甘肅入境旅游未來的發(fā)展趨勢，通過計算與最大值的比值對所有數(shù)據進行歸一化處理。

BP神經網絡模型包括學習和檢驗兩個階段。對入境過夜旅游人數(shù)樣本數(shù)據進行預測時，以1995-1997年的數(shù)據作為輸入、1998年的數(shù)據作為輸出，1996-1998年的數(shù)據作為輸入、1999年的數(shù)據作為輸出，依次迭代得到入境過夜旅游人數(shù)的18個樣本數(shù)據。在對國際旅游收入樣本數(shù)據進行預測時，以1995-2015年入境過夜旅游人數(shù)樣本數(shù)據作為輸入向量、國際旅游收入樣本數(shù)據為輸出向量，得到國際旅游收入的21個樣本。

三、實證分析

1.入境過夜旅游人數(shù)預測

（1）模型訓練和檢驗

在入境過夜旅游人數(shù)的18個樣本中，隨機選取9個樣本進行模型訓練，其余樣本進行模型檢驗，本文選取MATLAB系統(tǒng)默認的學習率0.01進行運行。如圖3.1所示，藍線代表訓練，綠線代表驗證，紅線代表測試。本次共進行8次檢驗，最佳效果為2次，誤差最小為0.0528。

由圖可知入境過夜旅游人數(shù)樣本的預測值與原始值擬合較好且誤差在可接受的范圍之內，預測的結果基本符合預期目標。

（2）模型預測

用2013-2015年的數(shù)據作為輸入預測2016年樣本預測值，用2014-2016年的數(shù)據預測2017年樣本預測值，以此類推得出2016-2020年甘肅入境過夜旅游人數(shù)樣本預測值并進行歸一化.得到2016-2020年甘肅入境過夜旅游人數(shù)預測值分別為6.03、10.15、9.94、9.23和10.58（單位：萬人次）。

2.國際旅游收入預測

（1）模型訓練和檢驗

隨機選取13個樣本數(shù)據作為模型的訓練樣本、其余作為檢驗，按照入境過夜旅游人數(shù)訓練和檢驗的步驟進行。如圖3.2，本次共進行10次檢驗，最佳效果為4次，誤差最小為0.0038。

由圖可知國際旅游人數(shù)樣本的預測值與原始值擬合較好且誤差在可接受的范圍之內，預測結果基本符合預期目標。

（2）模型預測

以2016-2020年甘肅國際旅游人數(shù)的樣本預測值作為輸入來預測國際旅游收入并進行歸一化，得到2016-2020年甘肅國際旅游人數(shù)的預測值分別為0.91、1.59、1.58、1.57和1.70（單位：億元）。

四、基本結論

本文運用BP神經網絡模型研究未來5年甘肅入境旅游的發(fā)展趨勢，得到以下結論：（1）BP神經網絡模型能較好預測短期內的甘肅入境旅游的收入和游客數(shù)量，且擬合程度較好，效果較好；（2）甘肅入境旅游發(fā)展逐步回暖，今后兩年發(fā)展較快，五年后國際旅游收入和入境過夜旅游人數(shù)將增加一倍。

甘肅要更好更快的發(fā)展入境旅游，就要借助“一帶一路”發(fā)展的大好趨勢和作為絲綢之路黃金通道的地區(qū)優(yōu)勢。在大力推進基礎設施建設的基礎上，政府和企業(yè)要合力加大境外推介力度，打響甘肅入境旅游的知名度，旅游企業(yè)之間在全域旅游背景下要實現(xiàn)資源的整合利用，從服務質量和語言培訓等方面提升旅游從業(yè)人員素質。