本文是一篇旅游管理论文，笔者认为旅游管理主要研究旅游企业管理、 旅游开发与旅游市场营销、会展服务与管理等业务领域，是对旅游管理的总结与记录。今天无忧网为大家推荐一篇旅游管理论文，供大家参考。
旅游管理毕业论文2018年精选范文一：基于支持向量回归的旅游短期客流量预测模型研究
第一章绪论
1.1研究背景和意义
在我国由于四季自然、气候等条件各异，这些因素对不同地理区域的景区影响程度各不相同。对受自然、气候等因素影响较大的旅游景区例如黄山、九寨沟、华山等风景区，旅游客流量的增加并不是呈现均句分布态势，加之节假日、旅游突发事件等多种因素影响，使得客流量在不同时期的不均衡状态更加显著。一方面，在以节假日为主体的旅游旺季，游客消费集中释放，大量游客在同一时间快速集中于同一地点。据2011年2月全国假日旅游部际协调会议办公室发布的《2011年春节、十一黄金周旅游统计报告》显示，2011年春节期间旅游景区共计接待游客1.53亿人次，比去年春节黄金周增长22.7%，国庆接待游客3.02亿人次，同比增长18.8%，居民节假日旅游不仅比往年更加拥挤，而且也更为集中。客流量在短时间内急剧增长，超过景区最大承载量，造成游客超载、旅游资源被过度消费以及由此带来的游客被困、乘车站点拥堵及车辆调度不畅等问题，不仅对旅游景区生态环境造成破坏，而且极容易诱发安全事故，降低游客游览质量。近几年由于旅游景区客流量超载等问题造成的安全事故频发，如华山、九寨沟、张家界及黄山等景区拥堵事件，直接导致了游客与旅游景区的正面冲突，对旅游景区及旅游行业造成了极大的负面影响，也给游客的生命安全造成严重的威胁。另一方面，在以平常日（除节假日外）为基础的旅游淡季，旅游景区、酒店宾馆及相关旅行社接待游客数量相对不足，旅游设施及资源闲置现象存在，造成不必要的人、财、物的浪费。除此之外，旅游景区还面临着另外一种不确定的状况：各种旅游突发事件的冲击。由于旅游突发事件具有产生的瞬间性、爆发点的偶然性和对社会的危害性等特征，会给旅游客流量在短期内产生极大的波动，呈现高度的不确定性和随机性。客流量在不同情况下表现的不均衡状况给旅游景区内部资源管理、调度和科学决策带来很大的挑战。
1.2国内外旅游客流量研究方法现状
国际上从20世纪60年代初期对旅游需求进行研究，通过建立不同的预测模型对旅游客流量进行预测，从最初的传统时间序列方法到计量经济学模型，发展到后来的人工智能预测方法，从理论到方法逐渐趋已成熟，并且取得大量的研究成果。
1.2.1旅游客流量经典时间序列预测方法
经典时间序列预测方法是根据系统观测得到的时间序列数据，发现其历史的趋势和模式（如季节性），并依据这种历史的趋势和模式，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。
（1）存在问题分析
在利用经典时间序列方法进行旅游客流量预测时，对历史数据准确性有较高要求，坏数据对其预测效果影响很大，需要严格处理脏数据同时还要求被预测变量在过去、现在和将来的各种客观条件基本保持不变，历史数据解释的规律可以延续到未来，预测变量的发展过程是渐变的，而不是跳跃式的或大起大落的，因此经典时间序列预测多以线性方法为主，重在线性时间趋势的外推，对旅游客流量生成与影响国素时内在作用抓理分抵不—够」—有考虑其他对旅游需求影响的各种干扰因素，模型中没有体现影响因素和预测值之间的因果系—，厨中长期其是长期拍旅游塞：趋势预测能取得较好的预测效果。旅游短期客流量由于受到众多因素的影响，尤其当遇到一些节假日、突发事件等因素而导致客流量呈现巨大波动性时，非线性、随机性不确定趋势明显，经典时间序列预测模型很难把握短时客流量的特征，往往难以实现复杂的非线性的短期客流量，因此不能为旅游决策者带来更多的参考和建议。
第二章旅游短期客流量影响因素、特点及分类
2.1旅游短期客流量主要影响因素
在国内外的文献研究中，旅游客流量影响因素提法甚少，大多数研究为旅游需求影响因素的分析。旅游需求指居民在一定时期内一般是以年为单位，对境内旅游产品具有支付能力的现实和潜在的购买力总和，具体的表现形式可以是一段时期内的国内旅游总收入总花费或旅游的总人数。旅游需求影响因素即为影响一段时期内的旅游总收入或旅游总人数的因素，是一个长期的要素。国内外对其研究各有侧重点。
从国外的研究中发现，他们主要从经济因素的角度如收入、价格、汇率等对出入境旅游需求影响因素的研究，较少关注到气候、环境等因素对旅游需求的影响。而且研究的关注点主要是中长期旅游需求预测的长期影响因素，比较宏观。
国内学者谢彦君将旅游需求影响因素分为影响因子和障碍因子，其中个人收入、价格和心理偏好等为影响因子，距离、时间文化、社会责任和身心障碍等属于障碍因子，该研究的侧重点主要在游客个人的影响因子，对社会因子缺乏研究；保继刚等认为影响因子为经济发展水平、教育水平、资源和交通、价格和汇率等；王艳平认为每个影响因子影响的强弱不同，提出了影响因素的层次模式：客源地（社会因子、余暇因子、偏好和安全等）、目的地（价格、资源产品）、媒介（空间影子、营销等）；刘富刚将国内旅游需求的影响因素分为消费者内部因素和外部环境因素两种，其中可支配收入、人口、闲暇时间等属于消费者内部因素范畴，而政治法律因素、经济、社会文化、交通运输、旅游资源等因素则属于外部环境因素；关勇等人从经济发展水平、可支配收入、闲暇时间、人口、交通等方面讨论国内旅游需求的影响因素；陶伟等人结合我国国情将影响因素按宏观和微观分为社会因素（人口、经济、社会文化、政治法律、旅游资源、特殊事件等）和个人因素（个人收入、闲暇时间、心里偏好等）。
2.2旅游短期客流量特点
旅游客流量是一个游客参与的、复杂的和时变的非线性系统，由于受到自然气候及节假日、突发事件等方面因素的制约和影响，旅游短期客流量总体上表现出一定的非线性。但是由于各个影响因素在不同时期影响程度不同，客流量在不同时期表现出不同的特点。
旅游业是对外界环境变化较敏感脆弱的产业，近年来频频发生的各类旅游突发事件等影响因素都易造成旅游业客流量的随机性波动，非线性和线性交织结合在一起，没有固定的模式，形成旅游业发展过程中的特殊时段，具有与一般时段旅游不同的客流量特点。。由于旅游突发事件的突然爆发性，事前没有先兆，客流量在短时间内发生急剧变化，使得客流量原有模式被打破，非线性和季节性特点削弱，随机性趋势更明显。在这种随机性趋势里，既有非线性的特点，同时也有线性的一些特征，两者随机交织在一起，无固定的规律性而言，而且对客流量研究观测尺度越小，它的随机性越强，越处于突出地位。近年来洪灾、雪灾及一些政治事件等突发事件发生后客流量的变化情况，均说明了客流量波动随机性的特点
第三章基于SVR的平常日客流量预测模型.........23
3.1问题分析...........23
3.2支持向量机理论.........23
第四章基于季节SVR的节假日客流量预测模型.......46
4.1问题分析..........46
第五章基于SVR-AWIMA的旅游突发事件客流量预测模型..........63
第五章基于SVR-AWIMA的旅游突发事件客流量预测模型
5.1问题分析
节假日客流量预测模型解决了客流量在同一时间的集中性、非线性和季节性的预测问题，为旅游景区未来决策提供了直接的信息来源，具有重要的现实意义。但是客流量并不总是表现出其已有的模式和趋势。旅游业是一项对外界环境较敏感的行业，自然环境和社会环境的变化会对其产生重要的影响。一些突发的旅游事件如自然灾害（地震、海喊、流行病等）和人为的灾害（恐怖主义、政治动荡、战争和国际冲突）等会对旅游行业造成极大的影响。由于这些旅游突发事件通常发生突然、无法预料，社会影响大，信息不对称，会给景区造成极大的危害。它会使得人们远离旅游目的地，从而破坏了旅游系统发展天然而稳定的趋势和时间规律。突发事件时期客流量作为旅游系统的完整的一部分，被描述为“一种固有的非线性、线性相结合的复杂和混纯的动态系统。这种不同特征的混合，使得旅游突发事件客流量较平常日和节假日更无规律性而言，现有的单一预测方法难以实现这种非常规的客流量预测。因此本章针对旅游突发事件时期客流量的特点，提出一种将SVR和ARIMA混合的模型，实现对其客流量的预测。
第六章总结和展望
6.1本文总结
旅游短期客流量的准确预测对旅游景区乃至整个旅游行业有着举足轻重的意义。以往的旅游客流量预测主要关注于旅游目的地客源地的中长期预测，如年、季、月等客流量的趋势预测，研究所用的影响因素多以宏观经济变量为主，它们为旅游景区提供长远规划建设支持。短期的以日为主的客流量预测国内外鲜有研究。本文系统的研究了以日为主的短期客流量预测，针对日客流量在不同时期的主要表现特点，将日客流量预测分为：平常日客流量预测、节假日客流量预测和突发事件时期客流量的预测，以SVR为主要工具，通过它与不同方法、技术的结合，分别有
