基于Braincell的廣西旅游物流需求預測研究

秦立公 王寧寧 李娟

[摘要]旅游物流的需求預測對旅游產業的發展影響很大，而旅游物流本身的獨特性和復雜性使一般方法在進行旅游物流需求預測時具有很大的難度，且預測的精度差。為了克服一般方法需求預測的局限性及旅游物流數據的不完整性，文章建立了基于神經網絡的旅游物流預測模型，利用神經網絡理論和Braincell軟件對廣西旅游物流需求進行預測，極大程度的提高了旅游物流預測的準確性。

[關鍵詞]人工神經網絡；旅游物流；需求預測

[DOI]1013939/jcnkizgsc201538051

1引言

旅游物流對廣西地區經濟的發展至關重要，準確把握、預測旅游物流需求有助于有關部門制定合理的旅游物流規劃、促進國民經濟可持續發展、提高居民生活水平。國內學者通過一定的方法和模型確定了影響旅游物流能力的關鍵要素，為旅游物流需求的預測提供了一定的理論基礎，而在物流需求預測方面也提出了很多如時間序列模型、灰色預測、回歸分析等具有創新性和實踐意義的方法。由于旅游物流具有的獨特性和負責性使得這些模型及分析方法在前提條件、適用范圍和側重點的選取方面具有一定的困難，因此在實際應用中各有利弊。人工神經網絡可以將定量或定性的信息等勢的分布貯存于網絡內的各神經元，有很強的魯棒性和容錯性，通過建立基于人工神經網絡的預測模型，利用Braincell軟件進行計算以期達到精確預測旅游物流需求的目的。

2旅游物流的需求界定

經過多年的發展，關于旅游物流需求的定義至今仍沒有一個令各方滿意的結論。物流服務貫穿了整個旅游活動過程中，旅游物流可以看作為了使旅游消費者獲得更好地滿足感和旅游體驗，與旅游相關的主體提供讓旅游消費者更為暢通流動的旅游服務，與此相應的旅游物流的能力指提供的旅游服務內容以及相關主體使用物流設施對旅游物流活動進行計劃、組織、協調和控制的能力，到旅游物流的具體環節，可以從涉及旅游者的吃、住、行、購、游、娛等方面界定旅游相關主體運用物流設施為游客提供旅游服務的能力。文中對旅游物流需求的預測可以從往年的旅游物流能力方面進行預測，通過準確的預測旅游物流需求可以較好地規劃未來年份旅游業發展方向，對物流設施和設備進行準確的投入，減少資源的浪費及設施投入不足的狀況。

旅游物流能力是指旅游服務主體向旅游消費者從“吃、住、行、購、游、娛”6個方面提供服務的能力，旅游物流需求可根據這6方面來選取指標，但是旅游物流需求預測的準確性不僅受到旅游物流的獨特性的制約，還受到一些客觀性條件的影響。如物流統計制度不健全，目前，我國仍沒有建立系統全面的物流統計制度，更沒有涉及旅游物流領域；物流統計沒有涉及物流活動的全過程；物流統計指標過于單一。此外，國內只有基本的貨物運輸量和貨物周轉量統計，其他與物流相關的指標沒有公開的統計資料，也沒有權威的統計方法和基礎數據，致使物流需求預測不能通過直接指標來衡量需求規模的大小。

3基于神經網絡的旅游物流需求預測模型的建立

神經網絡具有非線性、曲線擬合能力、學習能力和抗干擾能力，是一種通用的非線性函數逼近工具。通過對BP神經網絡的訓練，特別適用于構造非線性預測函數，而且精度可達到預定的要求。

31預測領域中的BP神經網絡模型簡介

BP神經網絡通過正向輸入，反向傳播誤差不斷迭代的學習過程，直到誤差減到可以接受的程度。一般包括輸入層、隱含層和輸出層的單隱含層網絡就能以任意精度表示并揭示任何連續函數所蘊含的非線性關系。其中：

（1）工作信號正向傳播。輸入信號從輸入層經過隱含層，傳向輸出層，在輸出端產生輸出信號，這是工作信號的正向傳播。在信號的正向傳播過程中網絡的權值是固定不變的，上一層神經元的只影響下一層神經元的狀態，即正向影響。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入誤差信號反向傳播。

（2）誤差信號反向傳播。網絡的實際的輸出與所期望的輸出之間差值即為誤差信號，誤差信號由輸出端開始逐層向前傳播，即誤差信號的反向傳播。在誤差信號反向傳播中，神經網絡的權值根據誤差的反饋進行調節。通過不斷地對權值的修正，使實際輸出更加接近期望輸出。

（3）預測神經網絡流程。通過了解工作信號與誤差信號的傳播方向，可以清楚地了解預測神經網絡的工作流程。預測開始時神經網絡讀入樣本、權值，通過計算輸入層的輸入得出結果傳遞到輸出層，在輸出層進行計算，最后在計算輸出值與期望值的誤差。若誤差小于確定值則計算結束，若誤差大于確定值則繼續回到前兩層進行權值調整，把調整后的權值重新輸入到模型中，直到誤差小于設定的確定值。

本文應用Braincell神經網絡軟件來實現神經網絡的計算與分析。

32BrainCell軟件及實現

321BrainCell 神經網絡基本原理

BrainCell 神經網絡采用誤差反向傳播學習算法，算法從兩個方面（信號的前向傳播和誤差的反向傳播）反復進行迭代學習，與神經網絡預測模式基本原理相同。

322BrainCell 神經網絡實現步驟

（1）數據的預處理和后處理。為方便的計算減少誤差，保證數據同一量綱，需要將數據歸一化為區域[0，1]之間數據。在實際的預測模型中當數據接近0或1的時候訓練效果會明顯下降。因此，為了避免數據落入最大飽和區，保持數據的原有特征，根據經驗將數據規范到[015，085]來進行修正。模型中采用反歸一化處理輸出數據。

（2）網絡層數目的確定。由Kolmogorov定理可知，含有一個神經元隱含層的三層神經網絡可以從任意精度逼近一個從輸入到輸出的映射關系，因此在Braincell神經網絡中采用含有單隱層的三層神經網絡[2]。

（3）網絡節點的確定。輸入層節點的多少與評價指標個數是相對應的。

（4）網絡訓練。假設訓練樣例是形式（x，y），其中x為輸入向量，y為輸出值。N為輸入節點數，M為輸出層節點數。從單位i到單位j的輸入表示xij，單位i 到單位j的權值表示Wij。一是創建具有N 個輸入單位，M 個輸出單位的BrainCell 神經網絡；二是用隨機數（0 或1）初始化某些數字變量網絡權值Wij；三是對于第k個訓練樣例（a，b），把入跟著網絡前向傳播，并計算網絡中每個單元x的輸出Qx，使誤差沿著反向傳播；四是對于每個輸出單元u，計算它的誤差項；五是對于每個隱含單元h，計算它的誤差項；六是利用誤差項更新調整每個網絡權值；七是重復三到六點，直到完成指定的迭代次數或者是其誤差值達到可接受的范圍。

33神經網絡的旅游物流需求預測模型的建立

331模型中數據指標確定

目前我國仍沒有健全的物流統計制度，因此實際工作中收集旅游物流需求數據十分困難。這里采用間接指標法——利用與旅游物流需求相關的經濟指標來建立旅游物流需求的經濟指標體系，通過數學的方法進行總結與推導，確定旅游物流需求模型。

旅游物流需求是一種派生需求，這種需求的大小與其本身發展有著密切的關系。從宏觀層面上考慮主要有內外兩部分因素：旅游業自身發展的狀況及外部環境的影響。從微觀層面來說，旅游業自身發展的狀況是旅游物流需求的關鍵因素。旅游業產值越高，旅游物流需求增長隨之增加，反之亦然。由此，本文選取旅游總收入和接待人數作為預測旅游物流需求的指標。其次，影響旅游物流的其他關鍵因素就是旅游行業本身所投入的設施、人員、公路鐵路旅客周轉量等因素。根據旅游物流能力的理解從“吃、住、行、購、游、娛”等方面進行指標的選取，如“吃、住”方面使用餐飲住宿從業人數、星級飯店數目衡量；“行”使用公路、鐵路旅客的周轉量來衡量等；“游”則使用旅行社從業人數等方面來衡量。這些因素都對行業的產值有較大的影響。因此，在模型中可將這些相關經濟指標作為旅游物流需求規模的影響因素。由此可選擇如下輸入層指標：星級飯店數X1、接待入境旅游者平均每人消費額X2、餐飲住宿業從業人數X3、旅行社從業人數X4、鐵路旅客周轉量X5、公路旅客周轉量X6、旅游部門游船年末實有船數X7，旅游部門旅游客車年末實有數X8，共有8個。而把旅游業的年收入Y1與年接待入境旅游者人數Y2作為物流需求預測的目標。

332數據來源

本文選取的數據資料來源于廣西壯族自治區歷年統計年鑒、中國統計年鑒、中國旅游年鑒，如表1所示。根據樣本數據選取原則，將2005年和2012年的數據作為網絡測試樣本，最后用訓練好的神經網絡預測2014—2016年的物流需求規模。

333廣西旅游物流需求的BP人工神經網絡模型

（1）樣本數據的歸一化處理。選取X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8作為廣西旅游物流需求預測BP人工神經網絡模型的輸入，Y1，Y2為BP網絡的輸出。根據BP 的本身特點，對輸入層數據進行歸一化時，采用如下公式：y=log[JB（（]x[JB））]/10。對輸出層數據則使用歸反一化處理，公式如下：P=log[JB（（]tT[JB））]/10。

（2）網絡節點的確定。根據構建好的評價指標體系，可以確定輸入層的節點數為8，輸出層的指標數為2。

（3）網絡訓練。以traindx作為訓練函數，利用matlab計算。可知在最大訓練次數為200次，目標誤差為001，學習率設置為003，誤差曲線收斂于目標001，進過45次迭代后，網絡達到目標要求，訓練誤差圖見下圖。

訓練誤差圖

通過設置的數據，使用Braincell軟件對數據進行訓練，選取全部數據作為樣本數據組，2010—2013年的樣本作為將預測樣本，輸入模型可得2010—2013年的預測值見表2。

據表3可以看出，預測效果較好，一般來說，對于經濟指標的預測，誤差能夠控制在3%以內就算比較準確。因此，基于與旅游物流相關的其他經濟數據來建立BP神經網絡模型預測旅游物流需求有一定的實用價值。

4結論

根據人工神經網絡理論建立的旅游物流需求預測模型，通過Braincell神經網絡的自學習特征，運用traindx函數進行訓練，在訓練過程中對權值進行不斷修正，誤差比率控制合適的在范圍內，使網絡的實際輸出向量逐漸地接近期望的輸出值。最后把仿真的預測結果與真實量進行初步比較分析，得出的結果能夠證明使用神經網絡模型對旅游物流的預測精度較高。因此可以得出以下的結論：用BP神經網絡建立模型，可以準確地把與旅游物流相關的經濟數據與目標本身的需求量進行結合，可得到較為精準的旅游物流需求預測值。由此可以推斷，人工神經網絡作為高度的非線性體系，能夠對經濟系統中個變量之間的非線性關系進行高精度的預測，將其運用在物流領域中的應用具有更加廣闊的發展潛力。

參考文獻：

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[基金項目]廣西哲學社會科學規劃研究課題（11FGL031）；國家自然科學基金項目（71463011）。