酒店管理决策系统中客流量预测建模与分析

摘要

随着国家信息化建设的飞速发展，管理信息系统(MIS)在各行业得到广泛应用。随着信息量的逐渐增大和所需信息复杂度的增加，这种以数据库技术为基础的管理系统已经不能满足人们对信息的需要。在这种背景下，20世纪70年代出现了决策支持系统(DSS)，现在DSS已经得到了很大发展。它是在MIS系统的基础上发展起来的，能够提供高级查询分析的功能，并能够为各级管理者提供辅助决策，帮助他们解决半结构化和非结构化查询问题。 选择酒店管理决策支持系统旨在帮助酒店建立决策分析系统，站在全局的高度为酒店的经营活动提供重要的技术支持，同时对酒店的历史的经营行为进行效益评估。充分利用酒店的历史数据资源，进行深层次的数据分析和挖掘，建立面对企业级的智能系统，为酒店的管理提供决策分析，提高酒店的市场竞争力。 酒店客流量预测是酒店管理决策支持系统的基础也是酒店经营运作的基础，在酒店经营的条件下对客流量预测提出了准确性、实时性、可靠性、智能性的要求。 时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面，在科学、经济、工程等许多应用中都存在着在历史数据的基础上预测未来的问题。面对自然和社会经济现象中大量存在的非线性、非平稳的复杂时间序列，传统的统计分析方法效果欠佳。论文主要研究如何建立具有更高精度的短期客流量预测模型。 酒店客流量预测所要考虑的因素很多，处理比较复杂。基于这种情况，本项研究将模糊综合评判方法引入到酒店客流量预测的研究中，是一个全新的讨论，旨在为客流量预测提供一个新思路和一种便捷高效盼新方法，希望能够提供一定的参考价值和借鉴意义。 结果表明：此方法不仅适用于平稳时间序列，而且适用于非平稳的时间序列。该方法科学、简便、精确、所得结果与实际客流量情况相符合，具有较强的实际应用价值。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1国内外相关研究发展及现状

1.1.1管理信息系统阶段

1.1.2决策支持系统阶段

1.2现存问题及研究的目的、意义

1.3本课题创新

2酒店管理决策支持系统

2.1决策问题

2.2决策支持系统的定义

2.3酒店管理决策支持系统产生的背景

2.4酒店管理决策支持系统

2.5酒店管理决策支持系统的系统结构

2.6酒店管理决策支持系统中的数学建模

2.7酒店客流量预测分析

3酒店客流量建模、预测方法的研究

3.1预测、预测的基本原则

3.2预测方法的分类

3.3预测过程

3.4预测技术

3.5预测的分类

3.5.1点预测

3.5.2区间预测

3.6时间序列预测技术

3.6.1移动平均预测法

3.6.2指数平滑预测法

3.7 Mann-Kendall方法

3.8结构分析的基本模式

3.9模糊综合评判

3.9.1综合评判

3.9.2单因素的模糊评判

3.9.3模糊综合评判

4酒店客流量建模及预测分析实例

4.1确定预测目标

4.2收集分析资料

4.3预测方法的选择

4.4建模预测

4.4.1利用时间序列的方法对酒店客流量进行建模、预测

4.4.2利用模糊综合评判的方法对酒店客流量预测的结果修正

结论

参考文献

致谢