邓慧琼 陈怀娜 曾毓芬 连宗胜 周燕

【摘要】    旅游业在国民经济中的地位越来越高，已逐渐成为国民经济的重要产业，准确的客流量预测对于为旅客、景区及旅游部门提供科学的决策依据具有重要意义。鉴于广东各景区节假日与非节假日客流量之间存在差异的特点，本文提出了运用合适的小波基对序列进行小波变换，从而获取尺度系数和小波系数;然后，采用ARIMA分别对分解得到的序列建模，得到各子序列的模型，进而对各子序列分别进行预测;最后，利用稍加更改的重构函数重构预测的子序列，得到对原数据的拟合，运用拟合效果好的模型进行预测，得到最终的预测结果。

【关键词】    客流量    小波变换    分解序列    ARIMA

一、引言

据统计，在2018年的国庆假期，广东省共接待游客5049.6万游客，同比增长12.2%，（实现旅游总收入410.3亿元，同比增长14.5%），许多景点的人流量明显增多甚至超过负荷，这不仅影响游客出游，还会出现安全、服务、等方面问题。为了解决这一系列问题，我们通过挖掘分析各景点客流量数据能为景区客流量控制、交通疏导等提供科学的数据，并通过对数据的统计分析为旅游部门资源管理与营销提供科学的决策依据，一定程度上缓解资源浪费、人群拥挤、安全隐患等问题，提高出行体验感。

本文利用了Daubechies小波对2018年9月-10月广东省景区客流量进行了周期波動规律识别及分析，根据2018年9月-10月景区客流量数据，构建小波与ARIMA组合模型，对原客流量进行拟合预测。……