20世纪90年代以来,浙江省入境旅游业取得了飞速的发展,2002年浙江省入境旅游者人数首次突破200万人次,浙江省入境旅游步入了新的发展阶段。随着北京举办奥运会和上海2010年开展的世界博览会,浙江省对外开放程度必将日益扩大,浙江省面向世界展示、宣传自我的机会也将不断增多,浙江省的入境旅游业必将有越来越广阔的发展空间。入境旅游业具有赚取外汇、解决就业等多种功能,在整个旅游业发展中占有举足轻重的地位。研究浙江省入境旅游市场的动态发展趋势,建立动态预测模型对浙江省入境旅游市场的健康发展具有重要的指导意义。本文以浙江省入境旅游市场为研究对象,依据入境旅游者抽样调查资料和其它有关统计资料,通过数据整理和图表分析、归纳描述相结合的手段对浙江省入境旅游客源市场的总体特征进行描述,并对浙江省入境旅游现有主要的客源地进行聚类分析。同时本文以统计资料为基础,构建浙江省入境旅游市场需求预测模型。旅游需求预测模型研究一直是旅游学研究的重要课题,旅游研究人员、决策者以及从业人员都意识到对旅游需求进行精准的预测是非常必要的,但具体用什么数学模型来进行旅游需求的预测分析至今都没有一个统一的范式。目前常用的主要是基于统计学的数学模型:时间序列预测模型、回归模型等。本文采用现在已广泛运用于其它领域的人工神经网络,对浙江省入境旅游市场需求进行预测。论文以人工神经网络理论为基础,对旅游市场需求预测指标的选择、神经网络预测模型的选择、旅游需求神经网络预测模型的建模流程和实现方法进行了初步探讨,构建了基于人工神经网络的旅游需求预测理论。同时采用三层前馈反向传播网络模型,对浙江省入境旅游需求,包括入境旅游人数,入境旅游外汇收入进行了预测。在进行网络训练时,为了保证数据为同一个数量级,采用了归一化处理方法,对神经网络的输入和输出数据进行一定的预处理,算法上采用含有动量因子的自适应调整学习率的变学习率算法对网络进行训练,以进一步提高网络的收敛速度。