【摘 要】
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为提高中国入境旅游人数月度数据序列预测精度,文章选择了目前相对最优单项预测模型——TRAMO/SEATS短记忆预测模型和ARFIMA长记忆预测模型,并根据中国入境旅游人数月度数据
【机 构】
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四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室,四川师范大学数学与软件科学学院
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为提高中国入境旅游人数月度数据序列预测精度,文章选择了目前相对最优单项预测模型——TRAMO/SEATS短记忆预测模型和ARFIMA长记忆预测模型,并根据中国入境旅游人数月度数据序列特点,采用非常适合中国入境旅游人数月度数据序列预测并具有高预测精度的传统线性回归预测模型,然后将各个单项预测模型进行基于IOWHA算子的组合。研究发现：基于IOWHA算子的组合预测模型,达到了目前为止中国入境旅游人数月度数据序列预测的最高精度。最后,根据中国入境旅游人数实际值和组合模型预测值的比较,定量分析世界金融危机等事件对
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