| 基于EMD-VAR模型的景区客流波动特征与预测研究——以南京夫子庙为例 |
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| 引用本文： | 丁洁,丁春媚,张建新.基于EMD-VAR模型的景区客流波动特征与预测研究——以南京夫子庙为例[J].南京师范大学学报,2023(2):77-86. |
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| 作者姓名： | 丁洁 丁春媚 张建新 |
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| 作者单位： | 1. 南京旅游职业学院旅游管理学院;2. 南京师范大学地理科学学院;3. 南京大学地理与海洋科学学院 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究一般项目(22YJA760106)；;江苏省高校哲学社会科学研究项目(2022SJYB0854)； |
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| 摘 要： | 网络搜索大数据为研究游客量预测提供了新的视角，而多数研究运用的传统计量经济模型难以处理网络搜索与客流时序中包含的大量非线性波动特征，导致预测精度不够理想.引入经验模态分解方法(empirical mode decomposition, EMD)将向量自回归(vector autoregression, VAR)模型改进为EMD-VAR模型. EMD方法分解夫子庙景区长三角日际网络搜索和游客量序列，得到不同频率尺度的分量，基于波动关联的视角将同一尺度的两类序列分量组合建立EMD-VAR模型进行预测.结果表明：(1)网络搜索波动周期比游客量波动周期长.(2)网络搜索与游客量波动的关联紧密度在法定节假日时期最高.(3)EMD-VAR模型比ARMA模型和VAR模型具有更高的预测精度.
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| 关 键 词： | 百度指数 波动关联 即时预测 经验模态分解 EMD-VAR模型 |
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