作者：孔朝莉分解模型arima预测效果旅游海南平稳性检验长期趋势城市建设
摘要：从2011.01~2018。08 共104 个月的海南旅游人数数据出发,首先利用自相关图和偏自相关图对旅游人数序列进行平稳性检验,根据长期趋势性和季节性的特点,确定采用乘积ARIMA 模型。按AIC 最小准则,对模型进行定阶,最终建立了12 ARIMA(1,1,1)×(1,1,1)模型。通过 R 软件计算,实现对海南旅游人数的预测。2018 年9 旅游人数预测相对误差分别为2.06,一步预测效果非常理想。与确定性因素分解模型相比,12 ARIMA(1,1,1)×(1,1,1)模型预习效果更优。在智慧城市建设进程中,月度旅游人数预测更能及时、准确地掌握游客数量变动趋势,相关管理部门能提前做好预案,提升游客体验度。
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