旅游管理论文哪里有？本文在采用灰色模型和 BP 神经网络模型预测海南旅游市场方面，通过对比发现，灰色模型平抑了游客数量时间序列的波动性和突变性，注重长期发展趋势的预测，灰色模型的预测表明，新冠疫情造成海南国内旅游市场发展滞后时间为1 年，入境旅游市场发展滞后时间则为 7 年。BP 神经网络预测能够反映入境旅游市场固有的波动性，其非线性预测能力要大于灰色模型。
第 1 章 绪论
2.3.1 国内外游客数量预测研究综述
1.引力模型预测研究
在国内，保继刚利用北京市 1985 年 6 月份国内游客抽样调查数据资料，应用引力模型，选用若干指标建立了国内游客预测数学模型[1]。万年庆等对 Grampon模型和 Wilson 模型进行了修正,推导出神农架旅游市场规模模型,同时分析了引力模型成立的条件和功能，运用该模型进行了市场规模预测和市场等级划分[27]。
2.短期预测研究
在短期内预测方面，梁昌勇、宋国峰、倪田等分别采用改进遗传算法优化BP 神经网络模型、SVR-ARMA 组合模型、加入卷积神经网络的 SPCA-LSTM 模型对景区的日客流量进行预测[13][14][46]；李丹建立了基于灰色系统组合模型优化后的平常日客流量预测模型[47]。
3.长期预测研究
在长期预测方面，孙根年等提出了基于自主特征的中国省际国内旅游预测模型[28]。张红贤、马耀峰等运用多元回归分析方法，建立了以入境游客数量为自变量的多元回归方程[7]。吴良平等将 TRAMO/SEATS 短记忆预测模型和 ARFIMA长记忆预测模型进行基于 IOWHA 算子的组合，预测中国入境旅游人数月度数据序列[22]。严汾等将种群增长 logistic 曲线与景区环境容量相结合，预测贵州省双河溶洞国家地质公园有客流量[20]。李志龙等运用支持向量机回归算法（SVR）分析和预测中国入境旅游月度数据，认为该算法优于神经网络模型[18]。张婷婷等通过智能优化算法-烟花算法-对支持向量回归模型中的参数选择过程进行优化,并考虑旅游经济行为中的季节性因素,构建了季节调整的烟花算法支持向量回归模型（FWA-SVR），预测海南旅游过夜接待人数和旅游收入。黄先开等建立了加入百度关键词后的自回归分布滞后模型，对故宫游客人数进行预测[2]。孙烨利用协整理论和格兰杰因果检验分析 PC 端和移动端百度指数与游客数量间的关系，建立了日游客量 ARMA 模型和加入百度搜索指数的 VAR 模型，比较不同模型的预测效果和解释能力[6]。
第 3 章 海南旅游市场发展特征分析
3.1 海南旅游市场发展特征频域分析
3.1.1 海南入境旅游市场特征分析
按年度绘制海南 1998 年以来入境游客数据变化曲线图如下。从曲线变化情况直观来看，海南入境游客数量总体处于上升趋势，但年度数量波动较大，其中2003、2009、2015 年三个年度处于波底，2019 年达到最大值，接近突破 150 万关口，但 2020 年入境游客数量急剧下降，至今仍未恢复到一般水平。
按月度绘制海南 2002 年以来入境游客数据变化曲线图分别如下。直观来看，呈现出一定的月度波动性特征，但淡旺季规律在个别年度表现与人们日常认识不一致，如 2005-2006 年、2010 年-2012 年。
第 4 章 海南旅游市场预测研究
4.1 基于灰色理论的游客数量预测
纷繁复杂的世界上，有人们能够完全知道其发生和发展规律的系统，也有人们目前完全不知道其发生和发展规律的系统。有学者称其为“白色系统”和“黑色系统”。世界上大部分现象和事务，人们往往不能知道其全部信息。人们知道部分信息的系统学者称之为“灰色系统”。这样的系统已知的信息少，存在不确定性大，即存在“少信息不确定性”问题。灰色系统理论是由我国学者上世纪70-80 年代提出，为了解决“少信息不确定性”问题而产生的一门新兴理论体系，包括系统分析、信息处理、建模、预测、决策、控制等方面的研究内容，在社会经济领域得到了广泛的应用[4]。
海南旅游市场分为国内游客市场和入境游客市场，根据第 3 章的分析研究，这两个市场的发展规律和特点不尽相同，产生这种区别背后的机制是什么，未来发展的趋势是什么，要做出完全的回答，缺乏信息数据支撑，符合贫信息不确定的灰色系统特性，可以用灰色系统理论开展研究。下面采用单变量一阶灰色模型GM(1,1)对海南旅游市场进行预测。
4.2 神经网络模型预测海南游客数量
在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P 模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如无法处理非线性问题，即使计算单元的作用函数不用阀函数而用其他较复杂的非线性函数，仍然只能解决解决线性可分问题．不能实现某些基本功能，从而限制了它的应用。增强网络的分类和识别能力、解决非线性问题的唯一途径是采用多层前馈网络，即在输入层和输出层之间加上隐含层，构成多层前馈感知器网络。
20 世纪 80 年代中期，以鲁梅尔哈特(Rumelhart)和麦克莱兰(McClelland)为首的科学家提出了 BP(back propagation)神经网络概念。BP 神经网络采用误差校正的多层前馈网络，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。BP 神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。
BP 神经网络以网络误差平方为目标函数，误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，利用梯度搜索技术，采用梯度下降法使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。
第 5 章 研究结论以及相关建议
5.1 研究结论
近年来，随着我国经济的快速发展、国际影响力吸引力的提升以及人们生活水平的提高，我国旅游业进入快速发展时期。海南省受益于建设国际旅游岛和自由贸港的政策红利，依托得天独厚的地理气候优势，旅游市场同步迅速发展。但是海南旅游淡旺季特征明显，入境旅游市场规模远小于国内旅游市场。本文对海南国内和入境两个旅游市场进行了的分析和研究，对未来几年的发展趋势进行了预测，主要的结论如下：
（1）首先通过对海南接待国内和入境游客的月度数据序列进行频谱分析，从数据分析角度证实了国内旅游市场以 12 个月（1 年）为周期的波动性特征。而入境旅游市场则呈现出长周期特点，频谱分析得出主周期为 4.5 年，次周期有1.5 年、3 年和 6 年等；通过本底线非线性函数曲线的拟合，证实海南入境旅游存在一个 6 年的长周期比较可信。
（2）从年度游客数量序列分析来看，海南接待国内游客市场呈三阶多项式单调上升的趋势，经历了探索、起步阶段，如果没有新冠疫情影响，大概率会继续持续起步阶段或发展阶段的快递发展。入境旅游市场呈波动上升趋势，容易受到各种因素影响，市场稳定性较差，海南入境旅游市场判断为目前仍处于旅游市场生命周期的探索阶段。
（3）深入研究海南入境旅游市场结构，发现主要的客源国市场和目的地市场发展趋势各有区别。在海南入境旅游客源国方面，俄罗斯来琼旅游的游客数量一枝独秀，数量最多且长期保持较快增长，明星市场的地位稳固。韩国和东南亚的新加坡、马来西亚、印度尼西亚以及美国市场占有率高于平均水平，但增长速度变化幅度较大。日本、澳大利亚以及西欧等发达国家表现出长期增长缓慢甚至停滞的特征。在海南入境旅游目的地方面，三亚独大的明星市场地位稳固，未来其它市县也难以撼动三亚的地位。海口仅次于三亚，其游客数量长期保持在三亚的 1/3 左右的水平。陵水发挥了大三亚地区的优势，入境旅游发展很快，其中陵水超过了万宁等东部市县，接近了海口 1/3 的入境游客量。东部的万宁、琼海、文昌有一定的入境旅游基础，但增长乏力。中部和西部市县除了保亭和澄迈，其它市县市场均没有突破。
参考文献（略）
