【摘 要】
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大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周
【机 构】
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首都师范大学资源环境与旅游学院,南京师范大学地理科学学院,南京大学地理与海洋科学学院,国家旅游局信息中心
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大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面向客源地的短期旅游需求预测,可为旅游目的地提供更具针对性的旅游需求管理、分析与决策支撑。
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