基于自适应神经网络模糊推理系统的游客规模预测研究.docx

摘要:对景区游客规模进行比较准确的预测可以为游客出行提供参考，为景区管理、规划提供可靠的依据，因此具有十分重要的现实意义。本文将应用自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS, Adaptive Neuro-Network-based Fuzzy Inference System）对九寨沟景区游客规模进行预测。首先，运用SPSS软件对已收集到的影响九寨沟景区的游客规模的因素进行重要性分析，并筛选影响游客规模的重要因素；其次运用MATLAB软件进行建模和仿真，通过对模型的训练最终得到准确度较高的模型。最后，通过对已建立模型进行仿真，将仿真结果与实际数据相对比，以及通过与简单移动平均法的比较，结果发现ANFIS准确度较优。我们可以看出，将自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）应用于九寨沟游客规模的预测准确度较高，具有可行性和极强的现实意义以及重要的经济价值。

关键词：游客规模预测  ANFIS   SPSS   MATLAB

目录

摘要

Abstract

1引言-1

1.1游客规模预测的意义-1

1.1.1微观意义-1

1.1.2 宏观意义-1

1.2国内外研究发展与现状-2

1.2.1国外研究发展与现状-2

1.2.2国内研究发展与现状-2

2 自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）基本理论-2

2.1ANFIS的发展和运用-2

2.2ANFIS的结构-3

2.3ANFIS的算法-4

2.4ANFIS的特点-4

3基于ANFIS的游客规模预测分析过程-5

3.1 游客规模预测的指标体系建立-5

3.1.1影响游客规模因素的选择-5

3.1.2影响游客规模因素数据的获取-5

3.1.3游客规模预测的指标体系。-5

3.1.4应用SPSS进行相关性分析（选取重要影响因素）-5

3.2模型的建立（应用ANFIS进行建模）-6

3.2.1数据的加载-6

3.2.2模糊规则建立-7

3.3模型训练-10

3.4结果分析-10

4与其它方法比较-12

5总结-12

参考文献-13

附录-14