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开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

旅游业作为国民经济的支柱产业和重要的民生产业，对经济增长、结构调整、就业创造等方面具有重要作用。

国内旅游收入是衡量旅游业发展水平的重要指标，准确预测国内旅游收入对制定旅游发展规划、优化资源配置、提升旅游经济效益具有重要意义。

本研究旨在探讨基于arima-bpnn组合模型的国内旅游收入预测及其影响要素诊断方法，为我国旅游业的科学发展提供决策参考。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对旅游收入预测进行了大量研究，取得了丰硕成果，为本研究提供了重要参考。

1. 国内研究现状

国内学者在旅游收入预测领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.收集并整理国内旅游收入及其影响因素的相关数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.数据收集与处理：收集国内旅游收入、人均gdp、居民消费水平、交通便利度、旅游资源数量和质量等相关数据，并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理，确保数据的准确性和可靠性。

2.模型构建：a.采用arima模型对国内旅游收入进行线性预测，并利用历史数据对模型进行参数估计和检验，确定最佳模型参数。

b.采用bp神经网络模型对国内旅游收入进行非线性预测，并利用历史数据对模型进行训练和优化，确定最佳网络结构和参数。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型构建方面：将arima模型和bp神经网络模型相结合，构建arima-bpnn组合预测模型，以充分发挥两种模型的优势，提高国内旅游收入预测的精度。

2.影响因素诊断方面：采用灰色关联分析法、多元线性回归分析法等多种方法对国内旅游收入的影响因素进行综合诊断，以更全面、准确地识别关键影响因素。

3.研究视角方面：将国内旅游收入预测与影响因素诊断相结合，以期为制定更有针对性的旅游发展政策提供依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙根秀, 邓婷婷, 郭文静, 等. 基于arima-bp神经网络组合模型的入境旅游需求预测[j]. 旅游学刊, 2018, 33(12): 90-101.

[2] 刘家明, 刘开华. 基于组合模型的中国旅游外汇收入预测研究[j]. 旅游学刊, 2019, 34(06): 105-117.

[3] 李亚. 基于arima-lstm组合模型的中国旅游收入预测研究[j]. 统计与决策, 2021, 37(11): 20-24.