基于网络搜索量的世园会客流量预测

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1、基于网络搜索量的世园会客流量预测[]信息技术的飞速发展，X络已经深入到人们生活中的每个角落，各大搜索引擎记录了数以亿计的搜索关注和需求，隐含了大量的有价值的信息和数据。本文以世园会为例，充分挖掘X络搜索数据，揭示了X络搜索和世园会客流量之间存在的关系。以西安世园会为实例，建立回归模型，运用EvieetricsVieeseries）以及横截面数据（cross-sectionaldata）分析。EVie-Pesaran-Shin，Fisher和[]信息技术的飞速发展，X络已经深入到人们生活中的每个角落，各大搜索引擎记录了数以亿计的搜索关注和需求，隐含了大量的有价值

2、的信息和数据。本文以世园会为例，充分挖掘X络搜索数据，揭示了X络搜索和世园会客流量之间存在的关系。以西安世园会为实例，建立回归模型，运用EvieetricsVieeseries）以及横截面数据（cross-sectionaldata）分析。EVie-Pesaran-Shin，Fisher和Hadri），协整检验（带有MacKinnon-Haug-Michelis关键值和p值），因果关系检验，自相关和部分自相关函数，Q统计和互相关函数。与其他统计软件（如Excel、SAS、SPSS）相比，EvieentedDickey-Fullertest（增项DF单位根检验）

3、进行检验，判断是否平稳的标准是检验统计量大于临界值则拒绝原假设，即序列式不平稳；反之，序列式平稳。通过平稳性检验，得出各关键词组成的时间序列二阶差分在各个显著性水平下都是平稳的，结果如表3所示。　　2.4回归模型的建立和协整检验　　根据以上分析，确定出可以用于模型建立的关键词，运用Eviews用最小二乘法建立回归模型，得出因变量系数、残差以及残差和真实数据之间的关系图，由于自变量较多、各自变量的系数也较大，具体的回归模型用图2显示；图3为所建模型与世园会真实客流量之间的拟合关系图。　　由上可知，所建模型的拟合度是88%，具有较高的准确度，可以用于预测。为了使模

4、型更具有说服力，验证因变量和自变量之间具有长期稳定性，即协整性检验，具体方法是检验回归方程的残差是否平稳序列，如果是平稳序列则说明是具有长期稳定性；反之则没有，结果如表4所示。　　由表4分析可知残差是平稳序列，所以存在协整关系。　　2.5模型预测　　青岛世园会与西安世园会的相似之处：　　（1）级别都是A2+B1。　　（2）在第六次人口普查时，青岛常住人口871.51万，西安常住人口846.78万，常住人口数量基本持平。　　（3）西安的景点共有20处，青岛的景点共有16处，在总数上接近。　　（4）2011年西安GDP3864.21亿元人民币，常住人口846万，人

5、均GDP：45676.24元人民币；青岛GDP5666亿元，常住人口872万，人均GDP：64977元人民币。　　综上所述，西安和青岛都是旅游城市，人口数量，经济发展总量基本相当，世园会级别相同。因此，可以把上面建立的模型用于青岛世园会的客流量预测。具体的方法是：找到与西安世园会相类似的关键词，比如用青岛代替西安、栈桥代替兵马俑、青岛天气代替西安天气等，把这些与青岛有关的关键词的搜索量作为模型中相对应的自变量的数值，代入模型求值即可得出搜索量一定时青岛世园会的客流量。　　3结论　　本文提出了一种基于X络搜索数据进行青岛世园会客流量预测模型，根据西安和青岛两个城

6、市的诸多相似之处，通过使用西安世园会的数据进行实例验证，把建立好的模型用于青岛世园会的预测。该模型采用X络数据作为分析的依据，避免了传统数据的弊端，同时使用简单的回归模型，避免了灰色理论、神经X络等方法的繁琐的计算，取得了较高的拟合度和准确度。另外，该方法具有较高的时效性，能够更早地被相关的人员利用，提早为各项工作做好准备。　　主要