南陽市白河游覽區客流量預測分析

郭鵬

摘要：隨著南陽市城市建設的不斷完善，市區白河游覽區游客量逐年遞增，游客量的變化與區域旅游發展息息相關。本文在灰色預測模型GM（1，1）模型群的基礎上，采用新息GM（1.1）模型群分段選優進行游客量預測，對白河游覽區流量進行中短期預測，其預測精度均高于99%，預測結果可為南陽市白河游覽區建設和管理等決策提供科學依據。

關鍵詞：白河游覽區；GM（1，1）模型群；灰色預測

1 白河游覽區概況

白河游覽區位于南陽市區南部的白河市區段上，經過歷屆市委、市政府的大力建設，白河游覽區已初具規模，在南陽市中心城區形成了具有l066.7hm2水面的碧波長湖，堤、林、路、島、橋、綠、水相互協調，相映成趣，在南陽市區形成了具有鄉野情趣的白然生態系統，成為南陽市一道亮麗的風景線。如今，白河游覽區不僅是南陽市民節假日游賞的地方，也是外地游客來南陽旅游的必去景點。因此，白河游覽區游客量呈逐年迅速上升趨勢。游客量是關系到游覽區建設、管理決策的重要指標，是社會效益、經濟效益的具體反映，也是影響游覽區可持續發展能力的重要因素，游客量的科學預測可為白河游覽區建設規劃提供科學依據。

2 研究方法

根據系統理論，旅游區域內的客流量可視為一個獨立的系統，該系統受旅游資源品質、品位、區位條件、區域經濟條件等諸多因素的影響，具有明顯的動態特征和不確定性及系統內部各子系統或要素間關系模糊性，同時存在已知信息、未知信息和不確定信息，符合灰色系統的特點，其中灰預測即是以GM f1，1）模型為基礎，對現有數據所進行的預測方法，找出某一數列間各個元素之未來動態狀況，不需要太多數據，且數學基礎較簡單。但該預測模型往往受原始數據中隨機因素的影響，使預測的精度不高。本文在運用常規GM（1，1）模型群的基礎上，采用新息GM（1，1）模型群，分段建立模型，從中選擇最優模型進行預測，結果精度較高，預測可靠。

2.1 GM（1，1）模型群趨勢預測理論

2.1.1 GM（1，1）模型。設有原始數據序列x，c o）={x，fo），，……x}，灰色模型的建立要經過以下步驟：對x.（0J作1-ACO得x1（”，則x1（1）={x1（'），X2（'） .......Xn（'）

2.1.2 構造數據矩陣B及數據向量Y。GM（1，1）模型的

據此灰色模型獲得估計值，按公式還原可得所需的估計值。

2.2 GM（1，1）模型群

GM（1，1）模型群是從同一原始數據中不同起點建立的多個GM（1，1）模型，建模方法與GM（1，1）相同，只是預測結果及精度不同。

2.3 預測精度檢驗

一般采用平均相對誤差（），均方差比值（C）及小誤差概率（P）等進行檢驗，參考其他學者，模型精度檢驗標準見表l。

2.4 南陽市白河游覽區客流量預測

以南陽市白河游覽區2005～2011年的客流量（見表2）作為建模的原始材料，預測該森林公園2012～2016年的客流量趨勢。

2.4.1 GM（ 1，1）模型群的建立。表2中，以2006年為原點分別取近7、6、5年的數據（選取樣本數目，這里稱之為維數）為原始數據序列，分析各數據序列滿足準光滑條件、準指數規律，因而可建立GM（1，1）模型群進行預測，運用各個維數建模，所得計算結果見表3。

所建立的模型中，模型3平均相對誤差0.36%<1.00%，均方差比值C=0.0306 <0.35，小誤差概率P=l>0.95，為I級模型，精度最高，故選取模型3，預測效果見表4。

2.4.2 新息GM（1，1）模型群分段選優預測。理論上GM（1，1）模型是時間連續函數，可以進行無限的預測，但事實上，在任何一個灰系統的發展過程中，隨著時間的推移，將會不斷地有一些隨機驅動或擾動因素進入系統，使系統的發展相繼地受到影響，因此用GM（1，1）模型進行預測，其精度較高的僅是原點數據以后的1～2個數據。本文就采取補充最新信息，分段建立GM（1，1）模型群，用從中選擇出的最優模型3來預測2012年的客流量，然后以預測的2012年的客流量作為原點，修正原始數據序列，按照2.1中的方法，分段建立不同維的模型群（這里包括4個模型），并篩選出最佳模型用其預測2013年的客流量，再以2013年為原點，修正原始數據序列分段建立不同維的模型群（這里包含5個模型），篩選出最優模型預測2014年，如此循環，每個原點對應一個模型群，選擇一個最優模型，經過計算，把各原點對應的最優模型列于表5。

從表中可以看出，各模型都有高的精度，每個模型只產生一個預測值，合起來就是未來的預測序列及2012～2015年的客流量（見表6）。

3 結果與討論

以灰預測少量數據的特性，采用GM（1，1）、新息GM（1，1）模型群，分段建立模型，從中選擇最優模型進行預測，結果精度可達95%以上。應用新息模型群分段選優進行預測的方法，隨著數據的增多，將大大增加計算的工作量，有待于進一步改進。因游客量趨勢變化受到旅游地點、交通路線、旅游潮流、氣候因素等影響，還有隨機客流量，這需要游覽區決策者在計劃、決策時加以注意。