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摘要：不同于以往傳統(tǒng)的旅游產(chǎn)品消費模式，現(xiàn)如今隨著信息技術(shù)的進一步發(fā)展及互聯(lián)網(wǎng)覆蓋面的進一步擴大，每天都有大量的用戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺所提供的多個渠道預(yù)訂酒店。如何通過對不同酒店的多個銷售渠道進行價格調(diào)整進而達(dá)到提升收益或者產(chǎn)量的目的是一個關(guān)鍵性的問題。本研究通過利用以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主、以協(xié)方差分析為輔的方法對攜程網(wǎng)酒店銷售數(shù)據(jù)進行建模，以期獲得一個在一定程度上可以較好地解決該問題的預(yù)測方法。即通過多方面的分析找出影響最終酒店總產(chǎn)量的因素，并量化了這些影響因素的相對重要性，而后通過相關(guān)統(tǒng)計量指標(biāo)的評價，找到“最優(yōu)”的預(yù)測模型。本研究的建模方法以及模型經(jīng)相關(guān)統(tǒng)計量指標(biāo)的檢驗可知其預(yù)測效果良好、具有預(yù)測能力、能較準(zhǔn)確地為預(yù)測酒店不同預(yù)訂渠道的總產(chǎn)量提供參考。
關(guān)鍵詞：酒店不同預(yù)訂渠道的總產(chǎn)量預(yù)測；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；多因素協(xié)方差分析
目錄 摘要 Abstract 1-引 言-1 1.1-研究背景-1 1.2-目的和意義-2 1.3-論文創(chuàng)新之處-3 2-預(yù)測理論相關(guān)工作-3 2.1-數(shù)據(jù)挖掘建模過程-3 2.1.1-定義挖掘目標(biāo)-3 2.1.2-數(shù)據(jù)取樣-4 2.1.3-數(shù)據(jù)探索-4 2.1.4-數(shù)據(jù)預(yù)處理-5 2.1.5-挖掘建模-5 2.1.6-模型評價-6 2.2-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型-6 2.2.1-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-6 2.2.2-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-8 2.2.3-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)的設(shè)定-9 2.3-協(xié)方差分析-12 2.3.1-方差分析-12 2.3.2-協(xié)方差分析-12 2.3.3-OLS回歸-13 2.4-國內(nèi)外研究現(xiàn)狀-15 2.4.1-國內(nèi)外酒店產(chǎn)量預(yù)測方法研究現(xiàn)狀-15 2.4.2-國內(nèi)外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究熱點與應(yīng)用現(xiàn)狀-16 3-構(gòu)建預(yù)測模型綜述-17 3.1-定義挖掘目標(biāo)-17 3.2-數(shù)據(jù)取樣-17 3.3-數(shù)據(jù)探索-18 3.3.1-缺失值分析-18 3.3.2-異常值分析-19 3.3.3-描述性分析-21 3.4-數(shù)據(jù)預(yù)處理-25 3.4.1-缺失數(shù)據(jù)處理-25 3.4.2-異常值處理-25 3.5-挖掘建模-26 3.5.1-模型選擇-26 3.5.2-構(gòu)建訓(xùn)練樣本與測試樣本-26 3.5.3-應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型-27 3.5.4-應(yīng)用協(xié)方差分析-28 3.6-模型評價-30 3.7-模型應(yīng)用-31 4-總結(jié)與展望-34 4.1-總結(jié)與評價-34 4.2-不足之處與展望-34 5-參考文獻-35 附錄A 代碼-36 |
