利于Logistic模型分析安康旅游接待量

赵临龙，武海辉（安康学院数学与应用数学研究所，安康，725000）



利于Logistic模型分析安康旅游接待量

赵临龙，武海辉
（安康学院数学与应用数学研究所，安康，725000）

摘要：利用趋势预测阻滞型的Logistic模型，对2001-2014年安康旅游产业旅游效益原始数据和修正数据进行分析，给出安康旅游接待量的预测公式，并且得到安康旅游接待量的最大预测值为年3000万人次.

关键词：安康；旅游效益；趋势预测；Logistic模型；移动平均法；最大值

安康市地处陕西最南端，南依巴山北靠秦岭，汉江穿城安康城而过，与鄂、渝、川二省一市相邻，为我国南北植物过渡带，良好的绿色资源为安康发展生态旅游提供了先决条件.

2001年元月8日，西康铁路开通，安康一夜间成为省城西安人领略山水自然风光的观光地，爆满的游客使安康主城住宿一度紧张，迫使市政府不得不想其它方法解决住宿问题.2001年，全市共接待旅客60万人次，旅游综合收入达1.8亿元，增长量分别为20%和80%，远远超过国民生产总值的增长量（6.6%），随后安康市政府提出：“把旅游业培育成拉动消费的龙头和经济的主导产业”.

10多年来，安康旅游综合收入与国民生产总值同步增长，旅游综合收入由2001年的1.8亿元增长到2014年116.27亿元，增长量都在20%以上（除2003年外），国民生产总值由2001年的81.04亿元增长到2014年689亿元，增长量逐步提高，安康旅游综合收入占国民生产总值地比重也同步提高，由2001年的2.22% 至2010年达到17.40%，表明安康旅游业逐步成为安康经济发展的支柱产业，受到陕西省政府通报表彰.

对于长期趋势的研究，不能简单地以年为单位进行对象研究，这样往往会受到极端因素的干扰.像2003年安康旅游的旅游接待量增加较少，就是受到全国非典的影响，人们无法到异地去旅游；2008年5月12日的汶川地震，使安康市取消了5月的中国安康汉江龙舟文化节和中国安康茶文化节等节庆活动，但地震使人们更加珍惜生活，更加注重旅游休闲，结果是安康全年接待游客超过300万人次，成为当时旅游增长最快的年份；同样，2010年安康市遭受“7.18”特大洪灾，旅游效益不断不降，反而旅游接待量增长率创历史最高水平，超过100%，表明人们关注灾难、支援灾难成为影响旅游的重要要素。

因此，对于安康旅游长期趋势的研究，应该采取更加理性的方法，给出科学合理的趋势测定结果.因此，本文利于文［7］统计方法，并且结合Mathematica软件，给出安康旅游发展趋势的测定结果.

表1　.2001-2014年安康旅游效益基本情况Table 1.2001-2014 the annual benefit of Ankang tourism situation

1　移动平均法

统计中的移动平均法则对动态数列的修匀的一种方法，是将动态数列的时距扩大.所不同的是采用逐期推移简单的算术平均法，计算出扩大时距的各个平均值，这一系列的推移的序时平均数就形成了一个新的数列，通过移动平均，现象短期不规则变动的影响被消除，如果扩大的时距能与现象周期波动的时距相一致或为其倍数，就能进一步削弱季节变动和循环变动的影响，更好的反应现象发展的基本趋势.

现对安康旅游效益，采取3项移动平均法，进行统计分析.具体数据见表2.

表2　.2001-2014年安康旅游效益3项移动平均法分析 （增长单位：%）Table 2.3 term moving average method analysis of Ankang tourism benefits during2001-2014

从图1和图2，看到2001-2014年安康旅游效益3项移动情况，反映的旅游接待量增长、旅游综合收入增长、旅游收入占国民生产总值比较原始数据变化更趋于稳定.而且利于建立稳定可靠的趋势预测模式.

2　趋势预测阻滞型

阻滞型是以Logistic模型作为经验公式，借助于matlab软件，对安康旅游数据进行非线性回归，并以此为基础预测未来，其效果吻合度较高.

2.1安康旅游效益原始数据预测.利用阻滞型是以Logistic模型，对安康旅游接待量原始数据进行预测.

y=［60 72 75 100.8 130 160 206.8 313 600 1218.39 1300 1800 2166 2529］'；

n=14；

t=（1:n）'；

beta0=［5.3，0.22，400，］； %［x0，r，xm］

［beta，R，J］=nlinfit（t，y，'logisfun'，beta0）；

%R为残差，beta为待求参数

py=beta（3）./（1+（beta（3）/beta（1）-1）*exp（-beta（2）*t））；%预测各年旅游接待量

rmse=sqrt（sum（R.^2）/n）； %均方误差根

plot（1:n，y，'*'，1:n，py）； %作对比图

beta

%拟合函数

logisfun.m

function yhat=logisfun（beta，x）

yhat=beta（3）./（1+（beta（3）./beta（1）-1）.*exp（-beta（2）*x））；

拟合2001年到2014年数据，得到结果为:

%R为残差，beta为待求

图3　：2001-2014年安康旅游效益原始数据拟合Figure3:2001-2014 the annual benefit of Ankang tourism data fittin

2.2安康旅游效益3项移动数据预测. 利用阻滞型法是以Logistic模型，对安康旅游接待量修正数据进行预测.

y=［69 82.6 101.9 130.3 165.6 226.3 373 710.5 1039.5 1439.5 1755.3 2165］'；

n=12；

t=（1:n）'；

beta0=［5.3，0.22，400，］； %［x0，r，xm］

［beta，R，J］=nlinfit（t，y，'logisfun'，beta0）；

%R为残差，beta为待求参数

py=beta（3）./（1+（beta（3）/beta（1）-1）*exp（-beta（2）*t））；%预测各年旅游接待量

图4　：2001-2014年安康旅游效益3项移动数据拟合Figure 4:2001-2014 Ankang tourism benefits 3 mobile data fitting

rmse=sqrt（sum（R.^2）/n） %均方误差根

plot（1:n，y，'*'，1:n，py）； %作对比图

beta

%拟合函数

logisfun.m

function yhat=logisfun（beta，x）

yhat=beta（3）./（1+（beta（3）./beta（1）-1）.*exp（-beta（2）*x））；

拟合2001年到2014年数据，得到结果为:

从图3和图4，看到2001-2014年安康旅游效益3项移动情况，反映的旅游接待量增长较原始数据变化更趋于缓慢稳定.

3　安康旅游效益预测的分析

通过阻滞型法的Logistic模型（1）和模型（2），对安康旅游效益预测做如下分析.

表3　.2015-2050年安康旅游接待量预测 （单位：万人次）Table 3. Prediction of Ankang tourism number 2015-2050

3.1安康旅游预测最大接待量.阻滞型法的Logistic模型（1）和模型（2）预测，安康旅游最大接待量在3000万人次上下，并且在2035-2040年，安康旅游达到最大接待量.

3.2安康旅游预测接待量比较.在《安康旅游“十二五”发展规划》中，“十二五”末旅游接待量达到2500万人次；按本文模型（1）和模型（2）预测，2015年旅游接待量分别达到2700万人次和2600万人次，显然模型（2）预测与规划更靠近，表明模型（2）预测方法拟合更好.

参考文献

［1］赵临龙、党娟萍、韩丽，《安康旅游产业市场调查报告》的分析［J］.经济研究导刊，2014.总期258（1）：245-249.

［2］赵临龙，安康旅游在“陕南突破发展”中的困境及对策［J］.陕西农业科学2014，60（2）：78-81.

［3］赵临龙、成党伟，安康旅游资源合理利用的城乡统筹模式再研究.河南科学，2014.32（4）：685-690.

［4］赵临龙，安康旅游业可持续发展的要素分析［C］.2012年工程和商业管理学术会议交流，2012.3： 849-853.

［5］党娟萍、赵临龙，安康旅游产业可持续发展的思考［J］.陕西农业科学，2012.58（4）：222-224.

［6］赵青、赵临龙，对安康旅游产业发展的思考［J］.陕西农业科学，2012.58（6）：235-357.

［7］郭为，旅游统计学［M］.天津：南开大学出版社，2009：170-172.

Analysis of Logistic model of the number of tourist reception in Ankang

Zhao Lin Long，Wu Haihui
（Institute of Mathematics and Applied Mathematics，Ankang，725000）

Abstract：By using the method of Logistic model to forecast the trend of block type，2001-2014 benefits of tourism Ankang original data and modified data analysis，given the formula to predict the amount of Ankang tourism，Ankang tourism reception and get maximum value for prediction of the amount of 30000000 people.

Keywords：Ankang；tourism；trend forecast；Logistic model；moving average；the maximum value

中图分类号：F590.8

文献标识码：A

作者简介

赵临龙，男（1960-），本科，三级教授，安康学院教师，研究方向：旅游管理.

资助信息：陕西省教育厅项目（13JZ003）、安康学院科技项目（2014AYPYZR05、2013AYPYZR11）