张婷婷¹，王沫然²，魏得胜³，刘志峰⁴

1. 海南大学经济学院, 海口 570228; 2. 东北师范大学罗格斯大学纽 瓦克学院, 长春 130117; 3. 西南财经大学金融学院, 成都 611130;4. 海南大学管理学院,海口 570228

出版日期:2021-06-25发布日期:2021-09-17

Seasonally-Adjusted FWA-SVR Model and Its Application in Tourism Economic Forecast

ZHANG Tingting¹ ，WANG Moran² ，WEI Desheng³ ，LIU Zhifeng⁴

1. School of Economics, Hainan University, Haikou 570228; 2. Rutgers University NewarkInstitute, Northeast Normal University, Changchun 130117; 3. School of Finance, SouthwesternUniveriof Finance and Economics, Chengdu 611130; 4. Management School, Hainan University,Haikou 570228

Online:2021-06-25Published:2021-09-17







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引入一种全新的智能优化算法------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).随后,文章将该模型应用于海南国际旅游岛的旅游过夜接待人数和旅游收入的预测中. 预测结果表明,与不进行季节调整的ARMA模型相比, 季节调整后的FWA-SVR模型具有更好的预测精度. 而与经典的遗传算法、粒子群算法相比,FWA-SVR模型在所有模型中的 预测表现也是最优的.
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