基于ARIMA-BPNN组合模型的国内旅游收入预测及其影响要素诊断文献综述

旅游业作为国民经济的重要支柱产业，其发展水平与经济增长息息相关。

准确预测国内旅游收入对于制定旅游发展规划、优化资源配置、促进旅游经济持续健康发展具有重要意义。

本文针对国内旅游收入预测问题，拟采用ARIMA-BPNN组合模型进行预测研究，并对影响国内旅游收入的关键要素进行诊断分析。

关键词：国内旅游收入；预测；ARIMA模型；BP神经网络；组合模型；影响要素诊断

#1.1研究背景与意义随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，旅游业在国民经济中的地位日益凸显。

国内旅游作为旅游业的重要组成部分，近年来保持着持续增长的态势，对经济增长的拉动作用不断增强。

准确预测国内旅游收入，对于制定科学合理的旅游发展规划、优化旅游资源配置、促进旅游经济持续健康发展具有重要意义。

#1.2国内旅游收入预测相关概念1.2.1国内旅游收入:指国内居民在国内旅行期间花费的所有费用，包括交通、住宿、餐饮、购物、娱乐等方面的支出。

1.2.2ARIMA模型:自回归移动平均模型（AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，ARIMA）是一种常用的时间序列预测方法，其基本原理是利用历史数据建立数学模型，并根据模型对未来趋势进行预测。

1.2.3BP神经网络:BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）是一种多层前馈神经网络，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，实现对复杂非线性关系的学习和预测。