题目：基于BP神经网络和ARIMA组合模型的中国入境旅游需求预测研究

随着我国经济的持续高速增长和人均收入的提高，我国旅游市场呈现出迅速扩张态势。旅游业对我国经济发展产生日益明显的推动作用，中国将成为世界一流旅游大国。建立科学的、可操作的旅游需求预测模型，进行准确预测是实现我国旅游业持续健康发展的基础性前提。
目前，旅游需求预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。这些方法通常只能描述线性或非线性规律中的一种，而旅游市场往往受到许多因素的制约，这些因素之间呈现出错综复杂的关系，其中既包含线性关系又包含非线性规律，单纯用一种模型进行旅游需求的预测很难同时考虑到线性和非线性变化规律。如，传统定量研究方法中的时间序列方法在处理线性问题时较适合，而人工神经网络技术在处理非线性问题时有较强的能力。因此，为提高旅游需求预测的准确性，就需要建立能同时考虑旅游数据资料线性和非线性变化特点的新型旅游需求预测模型。
本文以中国入境旅游市场需求作为实证，借助旅游市场学、旅游经济学、计量经济学和统计学等学科的理论和方法，提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的旅游需求预测新模型，对中国入境旅游人次和入境旅游外汇收入的变化趋势进行了研究。主要工作和结论如下：
1． 研究背景及旅游需求预测理论现状分析。通过分析中国旅游市场的发展态势和旅游需求预测面临的主要问题，指出本研究的目的和意义。根据研究目标，确定了研究方案和技术路线。对国内外旅游需求预测的研究方法进行了分类，指出当前旅游需求预测面临的主要问题是预测模型不能同时考虑统计数据的线性和非线性变化规律。
2． 提出了旅游需求预测的组合模型方法，阐述了旅游需求组合模型预测的原理。组合模型的原理为先使用ARIMA模型预测入境旅游历史统计数据，使其线性规律信息包含在ARIMA模型的预测结果中，这时非线性规律包含在了ARIMA模型的预测误差中。然后用BP神经网络预测ARIMA模型的误差，使非线性规律包含在BP神经网络的预测结果中。最后用ARIMA的预测结果与BP神经网络的预测相加得到组合预测模型的预测值。同时对ARIMA预测模型和人工神经网络模型理论框架也进行了概述。
3． 构建了基于组合预测模型的旅游需求预测理论。分析了旅游需求的影响因素和旅游需求预测数据的获取方式，介绍了旅游需求预测指标体系。对ARIMA模型和神经网络预测模型的模型选择、建模流程和实现方法进行了初步探讨。
4． 中国入境旅游市场的需求分析。对入境旅游者人次和外汇收入时间序列的发展趋势、入境旅游客源地、外国游客人口特征、外国游客的出游动机和入境旅游消费构成进行了分析。
5． 入境旅游者人次和外汇收入的组合模型预测。获得了适于描述中国入境旅游人次和外汇收入时间序列的组合模型，预测了未来几年入境旅游者人次和外汇收入的规模，对比了组合模型与单项模型的预测精度。对组合模型、单项ARIMA模型和单项BP神经网络的预测精度的对比研究表明本文提出的组合预测模型精度最好。

6． 中国入境旅游市场发展对策探讨。分析了中国入境旅游的发展现状，阐述了中国入境旅游市场增长的原因和不利因素，提出了保持中国入境旅游发展趋势的因应对策。