请问本科论文预测人数用什么模型简单

Question

学校本科论文要求基于ARIMA模型预测某省的旅游人数，说最好再找个模型，比较两个模型或者是组合在一起，但是我们专业这些模型都没学过，不知道怎么选择。知网上大概就是BP神经网络模型、SVM模型、SVR模型、GM模型、引力模型、RBF模型，恳请大家帮我选择或者告诉我个更简单的适合自学的模型，万分感谢。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在预测旅游人数的问题上，选择一个适合的模型不仅需要考虑模型的预测性能，还要考虑到它的可解释性和实现难度，特别是对于本科论文而言。基于你的需求和背景知识，我推荐你考虑以下两种较为简单且易于理解及实现的预测模型：

1. 线性回归模型 线性回归是一种基础而直观的预测方法，适用于分析因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。如果你的数据具有线性趋势，那么可以首先尝试使用多元线性回归模型进行预测。

2. 季节性指数平滑法（Seasonal Exponential Smoothing, SES） 对于时间序列数据，尤其是存在明显季节性特征的数据（如旅游业通常会有季节性波动），指数平滑法家族中的SES模型是一个不错的选择。它比ARIMA模型在理论和实现上都相对简单一些。

比较与结合： 你可以先分别用上述两种模型对数据进行拟合并预测，然后对比两者在测试集上的表现（例如均方误差、R²分数等指标）。此外，也可以尝试将两个模型的结果通过加权平均等方式组合起来，看看是否能进一步提高预测效果。

由于这里无法直接给出完整的代码示例，但下面提供一个Python中使用statsmodels库实现简单线性回归的基本框架：

import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols

# 假设df是你的数据框，其中'Year'为时间序列索引列，'Tourism_Count'为目标变量
df['Year'] = df['Date'].astype('category').cat.codes  # 将日期转换为序数类别
model_formula = 'Tourism_Count ~ Year + Seasonality_Factor'
model = ols(formula=model_formula, data=df)
result = model.fit()
predictions = result.predict()

# 对于SES模型，可能需要使用`statsmodels.tsa.holtwinters`模块
# 但由于实现略复杂，建议查阅相关教程和文档来学习

对于SES模型，你需要查阅statsmodels库中的HoltWinters类或其他专门处理时间序列的库如Prophet或Facebook的forecast包。由于篇幅限制，在此不展开详细介绍，但网上有很多关于这些模型实现的教程和资源，例如： Statsmodels 时间序列预测指南

最后，请根据实际数据特点和研究目标，选择合适的模型，并确保在论文中详细阐述模型选择的理由和模型验证的过程。