随着中国社会环境的和谐发展和人民生活水平的大幅度提高,我国的旅游业也展现出了它蓬勃的生命力。然而,旅游业的快速发展却提高了旅游景区管理者科学决策的难度,尤其是山岳型风景区,因其独特的地貌特征,在资源调度和资源保护方面的问题更加突出、更加难以解决。为了从根源降低山岳型景区协调管理的难度,建立山岳型日客流量预测模型,从而为景区管理者提供科学的决策依据,让山岳型景区的旅游环境能够在科学布局和区别决策中保持健康蓬勃的生命力。论文的主要研究如下:(1)对国内外学者的文献研究进行梳理,以黄山景区六年的日客流量数据特点为研究对象,分析山岳型风景区日客流量的影响因素和变化特点。依据黄山景区日客流量的变化特点,将其分为平常日客流量和节假日客流量,从而可以根据不同时间节点的客流量数据特点,分别构建不同的日客流量预测模型。(2)针对黄山风景区平常日客流量数据似线性的特点,构建基于灰色系统的平常日预测模型。在研究中,引用GM(1,1)模型作为基础预测模型。在研究中,针对基础模型存在的不足依次做出以下优化:以新陈代谢优化提高基础灰色预测模型预测结果的可靠性;以平滑指数优化样本序列,提高样本序列的规律;以残差修正优化样本序列,提高预测模型的精度。最后通过几种优化方法的组合,建立基于灰色系统组合优化的平常日客流量预测模型。实验证明,基于灰色预测组合优化的平常日客流量预测模型符合预测精度的要求,且预测效果优于神经网络模型。(3)针对黄山景区节假日客流量数据周期性强的特点,构建基于神经网络的节假日预测模型。选取黄山景区节假日客流量为模型样本,通过对比不同的影响因素和参数值的预测模型精度,确定模型的构建要素。实验证明,基于神经网络的预测模型比基于灰色系统的预测模型更适合节假日预测。