摘要：目前，中国滑雪人口已超过了一千万，滑雪市场给我国旅游业带来了一个新经济增长点，旅游经济也得到了迅速的发展。尤其辽宁省滑雪旅游产业的已初具规模，滑雪旅游也成为带动辽宁省发展经济的重要经济增长点。但是对于未来滑雪旅游经济预测研究甚少，而且人们对更先进的预测方法也越来越感兴趣。因此，本文提出了基于深度卷积长短记忆神经网络对旅游需求进行预测。首先利用季节性趋势自回归综合移动平均模型剔除长期线性趋势，然后利用深度卷积长短记忆神经网络训练残差数据进行短期预测。结果表明，提出的模型具有较好的预测性能。

关键词：滑雪旅游经济;深度卷积长短记忆神经网络;自回归综合移动平均模型;短期预测

1.引言

随着全球国际化的影响，滑雪旅游业也处于快速发展的状态。众所周知，滑雪旅游业对一个国家的经济和社会发展的影响是巨大的。它不仅可以商业、贸易和资本投资，而且也为员工创造就业和创业精神和保护文化遗产和文化价值观[1]。因此，一个可靠的经济预测模型是必要的，并在旅游规划中发挥重要作用。准确的预测为更好的旅游规划和管理奠定了基础。因此，需要在旅游需求研究中采用更有效的预测技术。

近年来，统计学被广泛应用于正在研究的滑雪旅游经济中。在统计方法中，时间序列预测是预测的一个重要领域。它可以分为两类：线性方法和非线性方法。……