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基于直覺模糊的杭州宋城主題公園旅游收入時序預(yù)測的新方法

2016-05-14 11:40:31徐萍麗張婷婷張鯤王鴻緒
經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2016年7期

徐萍麗 張婷婷 張鯤 王鴻緒

摘 要:時序預(yù)測所研究的應(yīng)用問題很廣泛,針對杭州宋城主題公園旅游收入問題,基于直覺模糊時間序列預(yù)測模型進行算法改進與研究,以已知年數(shù)據(jù)進行模擬預(yù)測,得出較小的誤差率,在已有方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)造新公式與新算法,從而推論對未知年份預(yù)測方法的可行性,以提高預(yù)測精度。

關(guān)鍵詞:模時間序列預(yù)測;百分比;百分比的分段;逆模糊數(shù)

中圖分類號:F590 文獻標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-291X(2016)07-0159-06

引言

隨機性、缺失相關(guān)的參數(shù)、信息不精確等因素的廣泛存在,使得隨機理論難以有效地解決旅游收入預(yù)測問題。文獻[1]把旅游收入預(yù)測問題看成灰色系統(tǒng),應(yīng)用GM(1,1)灰色模型研究杭州宋城主題公園旅游收入預(yù)測問題,不僅能進行歷史數(shù)據(jù)的模擬預(yù)測,還能進行未知年數(shù)據(jù)的短中期預(yù)測,是研究該問題的可行方法。Song等[2,3,4]把大學(xué)生入學(xué)率作為模糊系統(tǒng),用模糊語言表示大學(xué)入學(xué)率的數(shù)據(jù),首次提出模糊時間序列概念,并提出第一個模糊時間序列模型,應(yīng)用于預(yù)測阿拉巴馬大學(xué)新生入學(xué)率問題。文獻[5]應(yīng)用基于頻率基于密度劃分論域,并首次提出逆模糊數(shù)概念,應(yīng)用提出的模型得到阿拉巴馬大學(xué)新生入學(xué)率預(yù)測的為較小的0.57%;文獻[6]改進文獻[5]的模型,得到同一問題的為很小的0.47%;文獻[7]進一步改進這個模型,得到同一問題的為更小的0.34%,已經(jīng)精確度非常高了。但是,這些模型沒有提及用于研究未知年的數(shù)據(jù)的預(yù)測。文獻[8]不使用文獻[5,6,7]把論域區(qū)間劃分的方法,而是直接應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)的逐年百分比和逐年百分比的差,建立論域,應(yīng)用文獻[5,6,7]所使用的逆模糊數(shù)概念,重新建立預(yù)測公式,提出新的模糊時間序列預(yù)測模型NFTSFM(New Fuzzy Time Series Forecasting Model),得到同一問題的為非常小的0.27%,不僅歷史數(shù)據(jù)的模擬預(yù)測精度較高,而且文獻[8]的NFTSFM 能進行未知年數(shù)據(jù)的預(yù)測。本文又對文獻[8]的方法做小的修改,提出改進的模糊時間序列預(yù)測模型IFTSFM(Improved Fuzzy Time Series Forecasting Model)。應(yīng)用IFTSFM重新研究文獻[1]中應(yīng)用GM(1,1)灰色模型來研究杭州宋城主題公園旅游收入預(yù)測問題,得到的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測的,IFTSFM比GM(1,1)灰色模型更小。文獻[9]改進了前面的算法,以此應(yīng)用于三亞旅游總收入中,充分證明該方法可行,本文還原新方法應(yīng)用于杭州宋城主題公園旅游收入應(yīng)用于未知年的數(shù)據(jù)的預(yù)測。

一、基本概念

其中Pi和Pi-1分別是i年預(yù)測數(shù)據(jù)和i-1年的預(yù)報數(shù)據(jù)(在本例中,預(yù)測未知年2013年的數(shù)據(jù)時,Pi-1用的是2012年的已知數(shù)據(jù))。如果ρi是負(fù)數(shù),說明該年的旅游收入比前一年下降的百分?jǐn)?shù);如果ρi是零,說明該年的旅游收入和前一年比相同;如果ρi是正數(shù),說明該年的旅游收入比前一年上升的百分?jǐn)?shù)。

六、關(guān)于應(yīng)用IFTSFM計算未知年2013—2016年間宋城主題公園旅游總收入的預(yù)測數(shù)據(jù)時的說明

當(dāng)計算未知年2013年的預(yù)測數(shù)據(jù)時,需要使用2012年的已知逐年百分比U2012=15.75,百分比分段論域中的元素wj僅取j=-1,0,1,2,3等5個值(把未知年預(yù)測數(shù)據(jù)相對預(yù)測誤差率保持在本文表2中除了特例71.12%外的增長比例,即增長比例保持在15.75%~32.41%之間),得到關(guān)于2013年的5個預(yù)測數(shù)據(jù)。其中粗體字為預(yù)報數(shù)據(jù),粗體字上方的數(shù)據(jù)為保守預(yù)測數(shù)據(jù),粗體字下方的數(shù)據(jù)為冒險預(yù)測數(shù)據(jù)。計算未知年2014年的預(yù)測數(shù)據(jù)時,需要使用2013年的預(yù)報數(shù)據(jù)。以此類推,可計算出2014年、2015年和2016年的預(yù)測數(shù)據(jù),其中粗體字作為預(yù)報數(shù)據(jù),它的確定如果有決策者的參與可能更符合實際情況。如果預(yù)計發(fā)生和已經(jīng)發(fā)生重大利好或重大利空,調(diào)節(jié)分段論域中的元素的取值便可迅速計算出可能改變的預(yù)測數(shù)據(jù)。

結(jié)束語

杭州宋城主題公園從建成至今,沒有經(jīng)過市場培育期,而是直接步入高速成長期。說明該項目特色鮮明,體現(xiàn)了游客對新時期旅游產(chǎn)品的需求,近年來在我國如麗江、三亞等地都相繼復(fù)制成功,對于杭州宋城主題公園收入預(yù)測分析對于研究整個市場的變化和走勢具有重要作用。而IFTSFM的預(yù)測公式具有結(jié)構(gòu)簡潔,計算工作量小的特點,特別是當(dāng)預(yù)計發(fā)生和已經(jīng)發(fā)生重大利好或重大利空時,調(diào)節(jié)分段論域中的元素的取值便可迅速計算出可能改變的預(yù)測數(shù)據(jù),以便決策者快速決斷。由于歷史數(shù)據(jù)模擬預(yù)測的平均預(yù)測誤差率非常小,建議應(yīng)用GM(1,1)灰色模型解決歷史數(shù)據(jù)模擬預(yù)測時預(yù)測誤差較大情況下(例如AFER超過5%)時,改用IFTSFM效果更佳。

參考文獻:

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[責(zé)任編輯 王曉燕]

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