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基于Braincell的广西旅游物流需求预测研究 　　[摘要]旅游物流的需求预测对旅游产业的发展影响很大，而旅游物流本身的独特性和复杂性使一般方法在进行旅游物流需求预测时具有很大的难度，且预测的精度差。为了克服一般方法需求预测的局限性及旅游物流数据的不完整性，文章建立了基于神经网络的旅游物流预测模型，利用神经网络理论和Braincell软件对广西旅游物流需求进行预测，极大程度的提高了旅游物流预测的准确性。 　　[关键词]人工神经网络；旅游物流；需求预测 　　[DOI]1013939/jcnkizgsc201538051 　　1引言 　　旅游物流对广西地区经济的发展至关重要，准确把握、预测旅游物流需求有助于有关部门制定合理的旅游物流规划、促进国民经济可持续发展、提高居民生活水平。国内学者通过一定的方法和模型确定了影响旅游物流能力的关键要素，为旅游物流需求的预测提供了一定的理论基础，而在物流需求预测方面也提出了很多如时间序列模型、灰色预测、回归分析等具有创新性和实践意义的方法。由于旅游物流具有的独特性和负责性使得这些模型及分析方法在前提条件、适用范围和侧重点的选取方面具有一定的困难，因此在实际应用中各有利弊。人工神经网络可以将定量或定性的信息等势的分布贮存于网络内的各神经元，有很强的鲁棒性和容错性，通过建立基于人工神经网络的预测模型，利用Braincell软件进行计算以期达到精确预测旅游物流需求的目的。 　　2旅游物流的需求界定 　　经过多年的发展，关于旅游物流需求的定义至今仍没有一个令各方满意的结论。物流服务贯穿了整个旅游活动过程中，旅游物流可以看作为了使旅游消费者获得更好地满足感和旅游体验，与旅游相关的主体提供让旅游消费者更为畅通流动的旅游服务，与此相应的旅游物流的能力指提供的旅游服务内容以及相关主体使用物流设施对旅游物流活动进行计划、组织、协调和控制的能力，到旅游物流的具体环节，可以从涉及旅游者的吃、住、行、购、游、娱等方面界定旅游相关主体运用物流设施为游客提供旅游服务的能力。文中对旅游物流需求的预测可以从往年的旅游物流能力方面进行预测，通过准确的预测旅游物流需求可以较好地规划未来年份旅游业发展方向，对物流设施和设备进行准确的投入，减少资源的浪费及设施投入不足的状况。 　　旅游物流能力是指旅游服务主体向旅游消费者从“吃、住、行、购、游、娱”6个方面提供服务的能力，旅游物流需求可根据这6方面来选取指标，但是旅游物流需求预测的准确性不仅受到旅游物流的独特性的制约，还受到一些客观性条件的影响。如物流统计制度不健全，目前，我国仍没有建立系统全面的物流统计制度，更没有涉及旅游物流领域；物流统计没有涉及物流活动的全过程；物流统计指标过于单一。此外，国内只有基本的货物运输量和货物周转量统计，其他与物流相关的指标没有公开的统计资料，也没有权威的统计方法和基础数据，致使物流需求预测不能通过直接指标来衡量需求规模的大小。 　　3基于神经网络的旅游物流需求预测模型的建立 　　神经网络具有非线性、曲线拟合能力、学习能力和抗干扰能力，是一种通用的非线性函数逼近工具。通过对BP神经网络的训练，特别适用于构造非线性预测函数，而且精度可达到预定的要求。 　　31预测领域中的BP神经网络模型简介 　　BP神经网络通过正向输入，反向传播误差不断迭代的学习过程，直到误差减到可以接受的程度。一般包括输入层、隐含层和输出层的单隐含层网络就能以任意精度表示并揭示任何连续函数所蕴含的非线性关系。其中： 　　（1）工作信号正向传播。输入信号从输入层经过隐含层，传向输出层，在输出端产生输出信号，这是工作信号的正向传播。在信号的正向传播过程中网络的权值是固定不变的，上一层神经元的只影响下一层神经元的状态，即正向影响。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入误差信号反向传播。 　　（2）误差信号反向传播。网络的实际的输出与所期望的输出之间差值即为误差信号，误差信号由输出端开始逐层向前传播，即误差信号的反向传播。在误差信号反向传播中，神经网络的权值根据误差的反馈进行调节。通过不断地对权值的修正，使实际输出更加接近期望输出。 　　（3）预测神经网络流程。通过了解工作信号与误差信号的传播方向，可以清楚地了解预测神经网络的工作流程。预测开始时神经网络读入样本、权值，通过计算输入层的输入得出结果传递到输出层，在输出层进行计算，最后在计算输出值与期望值的误差。若误差小于确定值则计算结束，若误差大于确定值则继续回到前两层进行权值调整，把调整后的权值重新输入到模型中，直到误差小于设定的确定值。 　　本文应用Braincell神经网络软件来实现神经网络的计算与分析。 　　32BrainCell软件及实现 　　321BrainCell 神经网络基本原理