下载文档原格式
2024年北京旅游市场分析现状1. 引言旅游业作为现代服务业的重要组成部分，在国民经济中具有重要地位。
而北京作为中国的首都，具有丰富的历史文化和自然资源，吸引了众多国内外游客前来观光游览。
本文旨在分析北京旅游市场的现状，为旅游从业者和相关决策者提供参考。
2. 北京旅游市场概述北京作为中国历史文化名城，拥有众多著名的旅游景点，如故宫、天安门、颐和园等，吸引了大量游客的到访。
此外，北京还拥有丰富的自然资源，如长城、颐山等。
北京的旅游市场以城市观光、文化旅游和自然游览为主要形式。
3. 北京旅游市场的现状3.1 游客数量近年来，北京旅游市场的游客数量呈持续增长的趋势。
根据数据统计，2019年北京市接待游客数量达到了1.4亿人次，同比增长6.6%。
其中，国内游客占据了主要份额，但外国游客也呈现逐年增长的态势。
3.2 游客消费北京的旅游消费水平逐年提升。
游客在北京的消费主要包括门票、餐饮、住宿、购物等。
尤其是在文化旅游方面，北京的文化休闲产业的发展为游客提供了多元化的消费选择。
3.3 旅游产品多样化北京的旅游产品形式多样，满足了不同游客的需求。
除了传统的观光游览，旅游市场还涌现了一些新的产品，如文化体验、主题旅游、夜间旅游等。
这些创新产品丰富了北京旅游市场的内涵，提高了游客的满意度。
3.4 旅游市场竞争北京的旅游市场竞争较为激烈，旅游企业和景区之间存在一定的竞争关系。
为了吸引更多的游客，各景区不断进行升级改造，提升服务质量。
此外，企业还注重市场推广，通过各种渠道吸引游客的关注。
3.5 旅游市场发展机遇与挑战北京的旅游市场面临一些机遇和挑战。
一方面，随着国内人民生活水平的提高，人们对于旅游的需求日益增加，北京作为首都有着巨大的市场潜力。
另一方面，旅游市场的竞争加剧，景区过度开发和旅游资源不均衡的问题也需要解决。
4. 发展战略与建议为了进一步提升北京旅游市场的竞争力，我们提出以下建议：•加强旅游宣传推广，提升北京的品牌形象和知名度；•加大对旅游基础设施的投资，提高旅游环境和服务质量；•创新旅游产品，丰富游客的旅游体验；•加强旅游市场监管，规范旅游市场秩序；•加强与其他城市和旅游景区的合作，共同推动旅游业的发展。
北京旅游分析报告1. 引言北京作为中国的首都和一个历史悠久、文化底蕴深厚的城市，吸引了大量的游客光临。
本篇报告将分析北京旅游业的现状和发展趋势，以及为游客提供的服务和景点。
2. 北京旅游业的现状北京旅游业近年来呈现稳步增长的趋势。
根据统计数据，2019年北京接待游客数量达到了1000万人次，同比增长了5%。
这主要得益于北京丰富多样的旅游资源，如长城、故宫、颐和园等。
3. 游客特征分析3.1 国内游客国内游客是北京旅游业的主要客源。
他们主要来自于一线和二线城市，年龄跨度较大，包括学生、家庭以及老年人。
他们来北京旅游的目的主要是为了感受历史文化和丰富的旅游资源。
3.2 国际游客随着中国的国际影响力不断提升，北京也吸引了越来越多的国际游客。
他们来自于世界各地，主要是亚洲、欧洲和北美洲的游客。
他们对于北京的文化和历史非常感兴趣，同时也对中国的现代化发展感到好奇。
4. 旅游业的发展趋势4.1 文化旅游近年来，文化旅游逐渐成为北京旅游业的一个重要发展方向。
北京作为中国的文化中心，拥有丰富的历史文化资源，吸引了大量的文化爱好者前来参观。
未来，随着文化旅游的进一步推广，北京的旅游业将迎来更多的机遇。
4.2 旅游创新随着科技的不断发展，旅游创新成为了北京旅游业的另一个重要趋势。
通过运用新技术，如虚拟现实、增强现实等，可以为游客提供更加丰富多样的旅游体验。
此外，智能导览系统、在线预订等工具也能提高游客的旅游便利性。
4.3 旅游业的可持续发展在北京旅游业的发展过程中，可持续发展是一个重要的考虑因素。
保护历史建筑和自然环境，提倡低碳旅游，是实现旅游业可持续发展的关键。
同时，加强旅游从业人员的培训和提高服务质量，也是推动旅游业可持续发展的关键。
5. 北京的旅游资源和景点5.1 故宫故宫是北京最著名的旅游景点之一，也是世界文化遗产。
每年都吸引了大量的游客前来参观。
故宫以其独特的建筑风格和丰富的历史文化而闻名，是了解中国古代皇宫文化的绝佳地点。
2024年入境游市场分析现状引言入境游指的是人们跨越国家边界来到其他国家或地区旅游。
近年来，随着人们生活水平的提高和交通条件的改善，入境游逐渐成为人们休闲和度假的重要方式。
本文将对当前入境游市场的现状进行分析，并探讨相关挑战和机遇。
市场规模根据最新的数据显示，入境游市场规模不断扩大。
全球范围内，越来越多的人选择出境旅游，其中入境游是一个重要组成部分。
根据国际旅游组织的统计数据，过去十年来入境游的年均增长率约为6%，预计未来几年这一增长趋势将继续。
市场主要目的地在入境游市场中，一些国家成为了热门目的地。
具体来说，欧洲、东南亚和北美洲的国家受到了大量入境游客的青睐。
这些地区拥有丰富的自然景观、文化遗产和摄影胜地，吸引了来自世界各地的游客。
市场推动因素入境游市场的扩大得益于多种推动因素。
首先，全球化进程加速了人员和资金的流动，为入境游创造了有利条件。
其次，航空运输的发展大大提高了人们的旅行便利性和舒适度。
此外，一些国家实施宽松的签证政策和旅游促进计划，进一步推动了入境游的增长。
市场竞争态势随着入境游市场的不断扩大，竞争也日益激烈。
一些旅游目的地纷纷加大市场宣传和推广力度，争夺入境游市场份额。
同时，一些新兴目的地也逐渐崭露头角，提供独特的旅游体验吸引游客。
市场挑战虽然入境游市场前景广阔，但也面临一些挑战。
首先，安全和恐怖主义等问题成为一些游客选择不出境的重要因素。
其次，一些目的地的过度开发和旅游高峰期的拥挤也可能影响入境游体验。
此外，旅游业在一些国家的不断扩张给环境和社会带来了一定压力。
市场机遇尽管存在一些挑战，入境游市场依然蕴含着巨大的机遇。
一方面，不同国家和地区之间可以开展更深入的旅游合作，分享市场资源和互惠互利。
另一方面，随着人们对旅游的需求不断增长，提供个性化、高品质的旅游产品和服务将成为市场的重要机遇。
结论入境游市场在全球范围内呈现出快速增长的趋势。
通过深入了解市场规模、主要目的地、推动因素、竞争态势、挑战和机遇，相关行业可以更好地开拓市场并制定相应的营销策略，以满足不断增长的入境游需求。
2023---2024年中国出境旅游的现状分析与趋势预测2023年至2024年中国出境旅游的现状分析与趋势预测中国出境旅游近年来持续增长，成为世界上最大的出境旅游市场之一。
在2023年至2024年，中国出境旅游业将面临许多挑战和机遇，以下是对该行业的现状分析与趋势预测：现状分析：1.市场增长：中国出境旅游市场在过去几年保持了强劲增长的势头。
根据相关数据显示，2019年，中国国民出境旅游人数达到了1.5亿人次，同比增长了14.7%。
然而，由于COVID-19疫情的爆发，2020年和2021年中国出境旅游市场受到了严重冲击。
预计2022年将迎来复苏，2023年至2024年将会呈现稳定增长趋势。
2.目的地选择变化：过去，东南亚地区一直是中国游客最热门的出境旅游目的地，但随着中国游客的经济实力和旅游需求的不断增长，他们开始探索其他地区和国家，如欧洲、美洲、非洲等。
未来几年，中国游客将更多地选择前往这些新兴目的地进行旅行。
3.旅游方式改变：出境旅游的方式也在发生变化。
过去，中国游客更倾向于参加团体旅游，但如今，独立、自由行方式逐渐流行。
随着年轻游客的增加以及个人喜好和需求的多样化，自由行将成为未来几年中国游客的主流选择。
趋势预测：1.偏好高品质旅游产品：随着中国人均收入水平的提高，中国游客对于旅游体验的要求也不断提高。
未来几年，他们更倾向于选择具有高品质服务、独特体验和创意设计的旅游产品。
旅行社和旅游机构需要不断提升服务质量和创新能力，以满足游客的需求。
2.数字化和智能化服务：随着科技的发展，数字化和智能化服务将在出境旅游中扮演越来越重要的角色。
中国游客对于在线预订、智能导航、语音助手等智能化服务的需求正在增加。
未来几年，旅游行业将继续努力提供更好的技术解决方案，以提供更便捷、高效的旅游服务。
3.生态友好旅游：环保和可持续发展意识正在逐渐深入人心，中国游客对于生态友好旅游的需求也在增加。
未来几年，旅游行业将更加注重环境保护和可持续发展，推动旅游资源的可持续利用，并且提供更多的生态游览项目和绿色旅游产品。
北京旅游分析报告摘要：本报告旨在对北京旅游市场进行全面分析，包括旅游景点、旅游趋势、游客画像、旅游收入等方面的内容。
通过对数据的综合分析和比较，为北京旅游业提供有针对性的建议。
1. 引言北京作为中国的首都和文化中心，拥有丰富的旅游资源和悠久的历史文化底蕴。
近年来，随着人们生活水平的提高和旅游观念的转变，北京旅游市场也迅速发展。
本文将对北京旅游市场进行详细分析，包括旅游景点的分布、旅游趋势的变化、游客画像以及旅游收入的情况。
2. 旅游景点分析北京拥有众多著名的旅游景点，如故宫、天安门广场、长城等。
根据统计数据，目前北京市共有XX个旅游景点，涵盖了文化古迹、自然景观、主题公园等各类景点。
下表为北京市几个热门景点的年接待游客量统计：景点名称年接待游客量（万人次）故宫XXX天安门广场XXX长城XXX颐和园XXX从表中可以看出，北京的旅游景点吸引了大量的游客，其中故宫、天安门广场和长城是游客最喜爱的景点。
3. 旅游趋势分析随着人们生活水平的不断提高，旅游已经成为人们重要的休闲方式之一。
在北京市，我们可以观察到以下几个旅游趋势：3.1 自由行的兴起随着社交媒体和网络技术的普及，越来越多的游客开始选择自由行的方式来游览北京。
自由行可以让游客更加灵活地安排行程、选择景点和餐厅，并能够更好地融入当地文化。
3.2 休闲度假旅游的增加随着工作压力的增加，越来越多的人开始选择休闲度假旅游，追求身心的放松与调整。
北京的度假村、温泉等休闲设施受到越来越多游客的青睐。
3.3 特色旅游的发展除了传统的旅游景点，越来越多的游客开始追求特色旅游体验，包括品尝当地美食、参加传统文化活动等。
北京的胡同、传统市场等特色元素受到了游客的喜爱。
4. 游客画像分析了解游客画像对于旅游市场的发展和营销策略的制定非常重要。
下表展示了北京市游客的主要特征：年龄段游客比例20岁以下XX%20-30岁XX%30-40岁XX%40岁以上XX%根据统计数据，北京市的游客主要集中在年龄段为20-40岁之间，占总游客比例的大部分。
2023——2024年中国入境旅游分析2023年至2024年，中国入境旅游预计将继续蓬勃发展。
以下是一些可能的分析与预测：1. 入境游客数量将继续增长：中国进一步开放对外交流与合作，以及逐渐优化的签证政策将吸引更多的外国游客。
经济的增长和人民币汇率的稳定也将起到促进作用。
据预测，入境游客数量将比前一年增长10%至15%。
2. 多元化的旅游目的地选择：中国的旅游目的地将继续多样化。
大城市如北京、上海和广州将继续吸引着观光游客，而其他地区的旅游资源也将得到更广泛的认可。
例如，西南地区的自然风景区、西藏和新疆的文化遗址、福建和广东的海滩度假村等等。
这将促使游客在中国境内更多地进行多目的地的旅行。
3. 高科技旅游体验的崛起：随着技术的进步，高科技旅游体验将在中国增长。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术将在旅游景点中被普遍应用，为游客创造更加丰富的体验。
这样的技术创新将吸引更多的旅游者前来探索中国的文化和景观。
4. 旅游业与互联网的融合：互联网已经成为中国旅游业的重要组成部分。
预计，在这两年里，旅游行业与互联网的融合将进一步加深。
在线预订酒店、交通、景点门票以及导游服务等将变得更加方便。
同时，社交媒体平台也将继续扮演重要角色，促进旅游信息的传播与分享。
5. 旅游业可持续发展：随着人们对可持续旅游的关注不断增加，中国将更加注重旅游业的可持续发展。
减少环境污染、保护文化遗产以及提供更多的生态旅游选择将成为旅游业发展的重要方向。
政府将加大力度推动可持续旅游，鼓励并监督旅游企业的环保措施。
通过以上分析，预计2023年至2024年，中国的入境旅游将继续保持增长势头，并在多个方面取得进展，为游客提供更多元化、高科技和可持续的旅游体验。
这也将推动中国旅游业的发展，并为国家经济增长和对外文化交流起到积极作用。
2023年至2024年，中国入境旅游市场将继续呈现稳健增长的态势。
随着中国社会经济的快速发展，以及对外交流的不断加强，中国作为一个独特的旅游目的地将吸引更多的游客。
北京空港口岸现状分析报告1. 引言本报告旨在对北京空港口岸的现状进行全面分析，为相关部门决策提供决策依据和参考建议。
北京空港口岸作为中国重要的入境出境口岸之一，对于国际贸易和人员往来具有重要意义。
本报告将分析北京空港口岸的地理位置、设施设备、通关效率、服务质量以及面临的挑战和展望。
2. 地理位置北京空港口岸位于北京市顺义区，是中国的重要国际空港之一。
其地理位置优越，距离北京市中心约40公里，距离北京市主要交通枢纽也相对较近，方便国际航班的乘客和货物的进出。
3. 设施设备北京空港口岸拥有先进的设施设备，包括现代化的航站楼、停机坪、货运区域等。
其中，北京首都国际机场3号航站楼被誉为世界最大的建筑，具有良好的航班运营能力和服务能力。
4. 通关效率北京空港口岸在通关效率方面表现出色。
根据相关数据统计，北京首都国际机场成功处理了大量进出境旅客和货物，实现了快速便捷的通关服务。
同时，北京空港口岸积极采取技术手段，如人脸识别、智能机器人等，提高通关效率和服务水平。
5. 服务质量北京空港口岸注重提供高质量的服务。
机场设有众多贴心的服务设施，如酒店、商场、餐饮等，能够满足旅客的多元化需求。
此外，工作人员受过专业培训，具备优秀的服务意识和技能，致力于为旅客提供周到贴心的服务体验。
6. 面临的挑战和展望然而，北京空港口岸在面临一些挑战的同时也面临着新的发展机遇。
首先，随着中国经济的快速发展，北京空港口岸的负荷越来越大，需要更大的运营能力；其次，随着国际贸易的进一步开展，货运需求不断增加，需要进一步提高物流效率。
展望未来，北京空港口岸可以通过增加运营能力，提高通关效率和服务水平，进一步提升自身竞争力。
同时，可以加强与国内外其他口岸的合作，推动优势互补，共同发展。
7. 结论综上所述，北京空港口岸作为中国重要的入境出境口岸之一，地理位置优越，设施设备先进，通关效率高，服务质量优秀。
面临的挑战和机遇并存，可以通过增加运营能力和提高服务水平，进一步提升其竞争力。
2023入境游报告引言随着全球经济的快速发展和人们生活水平的提高，越来越多的人开始关注旅游，并选择出境旅游来丰富自己的生活经历。
作为一个新兴的旅游目的地，2023年，在入境游方面，我国有望成为一个热门的目的地。
本报告将对2023年入境游的潜在趋势和市场进行细致的分析，为相关从业人员和决策者提供有益的信息。
1. 入境游市场现状1.1 全球入境游市场概述全球入境游市场在过去几年里保持了稳定的增长态势。
随着人们旅游需求的不断增加，越来越多的国家开始着力开发旅游资源，吸引外国游客。
同时，跨国合作和信息交流的便利也促进了入境游市场的发展。
1.2 中国入境游市场概述中国作为一个拥有悠久历史和丰富文化资源的国家，吸引着越来越多的外国游客。
根据数据显示，近年来中国入境游市场持续增长，特别是一些知名旅游城市和景点。
然而，相对于其他发达国家来说，中国在入境游市场上的份额仍然相对较小，有巨大的发展潜力。
2. 2023年入境游趋势分析2.1 旅游目的地多样化随着人们对旅游的需求不断升级，越来越多的游客愿意探索独特的旅游目的地。
2023年，预计入境游市场将呈现出多样化的趋势，游客将更加青睐非传统目的地，例如西南亚、非洲等地。
2.2 个性化定制旅行服务面对越来越多的游客对个性化和定制化服务的需求，旅游企业需要适应这一趋势。
2023年，预计更多的旅游机构将提供个性化定制旅行服务，以满足游客的特殊需求和喜好。
2.3 数字化技术的应用随着数字化技术的快速发展，它在旅游行业的应用越来越广泛。
预计在2023年，数字化技术将在入境游市场上发挥更大的作用，例如在线预订、导航、游客评价等方面。
2.4 可持续发展旅游随着人们对环境保护的意识不断增强，可持续发展旅游也成为一个重要的趋势。
2023年，预计更多的旅游目的地将采取环保措施，例如推广可再生能源、减少废物排放等，以吸引更多的游客选择可持续发展的旅游方式。
3. 入境游发展策略3.1 加强旅游基础设施建设作为一个旅游目的地，完善的基础设施是吸引游客的重要条件之一。
2024年北京旅游市场分析报告1. 引言北京作为中国首都和全国政治、经济、文化中心，吸引着大量国内外游客前来旅游。
本报告旨在对北京旅游市场进行分析，以了解该市场的规模、特点和发展趋势。
2. 市场规模根据数据显示，近年来北京旅游市场规模呈稳步增长。
游客数量从去年的X万人次增至今年的Y万人次，增长率达到Z%。
这显示了北京作为旅游目的地的吸引力不断提升。
3. 游客特点3.1 国内游客北京吸引了大量的国内游客，其中主要特点如下：•多元化需求：国内游客对北京的需求非常多样化，包括历史文化遗址、自然风光、购物和美食等方面的需求。
•家庭出游：家庭游成为国内游客的主要出游方式。
他们更注重旅游的安全性和舒适度。
•节假日集中：国内游客的到访多集中在节假日，如春节、清明节和国庆节等。
3.2 国际游客北京也吸引了大量的国际游客，主要特点如下：•文化交流：许多国际游客来到北京是为了体验中国的文化，参观历史名胜和博物馆等。
•商务旅游：与此同时，许多国际游客也是为了商务会议和参观考察等目的来到北京的。
•长期停留：相对于国内游客，国际游客更倾向于在北京停留较长时间，探索更多的景点和体验更多的文化活动。
4. 发展趋势4.1 新兴旅游业态随着互联网和移动支付的发展，北京旅游市场涌现出一些新兴业态，如在线旅游平台、共享经济模式等。
这些新兴业态推动了旅游市场的数字化和智能化发展。
4.2 文化体验旅游随着游客需求的变化，文化体验旅游逐渐成为北京旅游市场的一个重要方向。
游客期待通过参与文化活动、观赏传统表演和体验地方特色，来了解更多的当地文化。
4.3 环境保护与可持续发展北京作为中国的国家首都，注重环境保护和可持续发展。
旅游市场也在朝着可持续发展的方向发展，例如推广环保旅游、提倡低碳交通等。
5. 结论北京旅游市场规模不断扩大，吸引了大量的国内外游客。
市场特点是多元化需求和不同游客类型之间的差异。
同时，新兴旅游业态的出现以及文化体验旅游的兴起也给市场带来了新的发展机遇。
北京入境旅游需求预测及分析张鲁波1，孔锐21,2．中国地质大学（北京）人文经管学院，100083 E-mail:1.leng_yu_han@,2.kongrui@摘要：北京旅游市场的变化是中国旅游旅游市场的晴雨表，因此选择合理的旅游市场预测模型对其进行研究具有现实意义。
本文利用北京1978年到2008年的相关数据，建立了北京入境旅游需求预测的BP 神经网络模型，对北京入境旅游市场2009年至2012年的入境旅游人数、外国游客人数、港澳台同胞游客人数和旅游外汇收入进行了预测，总体来看4个指标都呈上升趋势。
另外，对几种常用预测方法的预测精度进行比较，认为BP 神经网络模型的预测精度最优。
同时，对北京入境旅游人员景点分布和景点资源利用方面进行了相关分析。
关键词：北京，入境旅游，需求预测，BP 神经网络目前，国内外关于旅游市场需求预测的研究文献有很多，旅游需求预测己形成了一整套的预测体系。
常见的旅游需求预测方法是基于统计学的数学模型:时间序列预测法和因果模型预测法。
然而，旅游市场往往受到许多因素的制约，难以得到有效的预测结果。
因此需要选择一种能够避免或减少不稳定因素干扰的预测模型，人工神经网络可以起到该作用。
北京又是世界上最具有吸引力的旅游市场之一，尤其是表现中国传统文化的景点丰富。
因此，本次研究采用BP神经网络预测北京市的入境旅游人数、外国游客人数、港澳台同胞游客人数和旅游外汇收入4个指标。
1 BP 神经网络的原理及其模型建立1.1 BP 神经网络的原理BP神经网络是人工神经网络中最具代表性和应用广泛的一种，通常由多个节点的输入层、隐含层和多个或一个输出节点的输出层组成，其学习过程分为信息的正向传播过程和误差的反向传播过程两个阶段。
外部输入的信号经输入层、隐含层的神经元逐层处理，向前传播到输出层，给出结果。
如果在输出层得不到期望输出，则转入逆向传播过程，将实际值与网络输出之间的误差沿原连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权重，减少误差，然后再转入正向传播过程。
这样反复迭代，直到误差小于给定的值为止。
BP神经网络以3层最为常用，也最为成熟。
1.2 BP 神经网络模型的建立首先进行网络结构层数设计。
具有1个隐层（采用Sigmoid 转换函数）的BP 网络就可实现对任意函数的任意逼近。
因此可以选用3层BP 网络（即有1个隐层）。
其次进行输入和输出层设计。
输入的神经元可根据需要求解的问题和样本数据的多少确定，输出的神经元可根据使用者的要求确定。
然后进行隐层设计。
隐层节点数不仅与输入、输出层的节点数有关，还与问题的复杂程度以及样本数据的特性等因素有关，若隐层节点数太少，网络可能根本不能训练或网络性能很差；但若隐层节点数太多，网络的系统误差不一定就减小，还会使网络训练时间延长，隐层的神经元个数不想的解析式。
选择最佳隐层神经元个数计算可参考公式（1）[1]。
1n a = （1） 其中： n 为输入层神经元个数；m 为输出层神经元个数；a 为[1,10]之间的常数。
此外，由于BP 网络的隐层传递函数采用S igmoid 函数，一般要求输入数据的值在0-1之间。
因此，首先要对输入数据进行归一化预处理（公式（2）[1]）然后才能构建模型。
(m in )/(m a x m in )Y X V a lu e V a lu e V a l u e =−− (2)其中：X -转换前的数值； ma xV alue-转换前样本的最大值；min V alue-转换前样本的最小值。
2北京入境旅游需求预测2.1 数据收集及处理北京入境旅游需求预测包括对入境旅游人数和旅游外汇收入两部分进行预测。
入境旅游人数指标又分为入境旅游总人数、外国游客人数和港澳台同胞三个指标。
将这些指标的源数据按公式（2）进行归一化结果见表1。
表1 1 北京市入境旅游数据源及归一化结果北京市入境旅游数据源及归一化结果北京市入境旅游数据源及归一化结果入境旅游总人数 港澳台同胞 外国人 旅游外汇收入年份人数 归一化值 人数 归一化值 人数 归一化值 人数 归一化值 1978 18.7 0 3.3 0 15.4 0 10000 0.0022 1979 25.2 0.0156 4.1 0.016129 21.1 0.01552 9000 0 1980 28.6 0.02375 5.8 0.050403 21.7 0.01716 12000 0.0067 1981 39.4 0.04966 6.8 0.070565 31.3 0.0433 12000 0.0067 1982 45.7 0.06478 8.2 0.09879 35.9 0.05583 13000 0.0089 1983 50.9 0.07726 8.9 0.112903 39.7 0.06618 14000 0.0111 1984 65.7 0.11276 10.0 0.135081 52.1 0.09995 23000 0.0312 1985 93.7 0.17994 13.6 0.207661 74.0 0.15959 32000 0.0512 1986 99.0 0.19266 15.8 0.252016 79.0 0.1732 46000 0.0824 1987 108.1 0.21449 21.8 0.372984 81.7 0.18056 55000 0.1024 1988 120.4 0.244 28.8 0.514113 86.5 0.19363 67000 0.1292 1989 64.5 0.10988 16.6 0.268145 46.0 0.08333 47195 0.0851 1990 100.0 0.19506 34.7 0.633065 63.8 0.13181 65706 0.1263 1991 132.0 0.27183 38.2 0.703629 91.4 0.20697 85001 0.1693 1992 174.8 0.37452 51.2 0.965726 120.5 0.28622 107286 0.2189 1993 202.8 0.4417 52.8 0.997984 145.0 0.35294 124128 0.2564 1994 203.0 0.44218 39.4 0.727823 160.0 0.39379 200904 0.4274 1995 207.0 0.45178 36.3 0.665323 166.5 0.41149 218200 0.4659 1996 218.9 0.48033 38.6 0.711694 176.2 0.43791 225200 0.4815 1997 229.8 0.50648 40.3 0.745968 186.9 0.46705 224800 0.4806 1998 220.1 0.48321 39.1 0.721774 178.2 0.44336 238400 0.5109 1999 252.4 0.5607 44.1 0.822581 205.0 0.51634 249600 0.5359 2000 282.1 0.63196 44.1 0.822581 238.0 0.60621 276800 0.5964 2001 285.8 0.64083 45.9 0.858871 239.9 0.61138 295000 0.637 2002 310.4 0.69986 43.9 0.818548 266.5 0.68382 311000 0.6726 2003 185.1 0.39923 32.4 0.586694 152.7 0.37391 190000 0.4031 2004 315.5 0.71209 47.4 0.889113 268.1 0.68818 317000 0.686 2005 362.9 0.82582 51.3 0.967742 311.6 0.80664 362000 0.7862 2006 390.3 0.89155 52.0 0.981855 338.3 0.87936 402600 0.8766 2007 435.5 1 52.9 1 382.6 1 458000 1 2008 379.0 0.86444 43.3 0.806452 335.7 0.87228 446000 0.9733 资料来源：北京统计年签2009。
人数单位为万人次，收入单位为万美元。
2.2 BP 神经网络训练由于北京市入境旅游需求预测的指标都是时间序列数据，输入层节点数过多造成网络学习次数较大，输入层节点数过少不能反映后续值与前驱值的相关关系，因此根据所要预测的指标和样本容量的大小确定为输入神经元为5个，且输出神经元为1。
即对于每一个预测指标来说，用前5年的数据作为输入神经元，第6年的数据作为输出神经元。
按照公式（1），对于每一个预测指标来说，n 为5，m 为1，那么n 1的取值范围为[4,13]，对4-13内的自然数一一进行试验，最终确定各个预测指标隐层神经元个数都为8，由此本研究所用BP 神经网络的结构为5-8-1。
即对于每一个预测指标来说，用1978年-1982年、1983年-1987年、…、1993年-2007年数据作为网络输入，就可得到1983、1988、…、2008各年的理想输出。
采用MATLA B7.0，将各个指标的学习样本输入网络进行训练学习，然后再将全部样本代入训练好的网络进行检验得图1至图4。
其中显示为各个预测指标网络输出值与实际值的拟合状况和误差曲线。
图1 入境旅游总人数BP 网络拟合结果及误差曲线网络拟合结果及误差曲线图2 港澳台同胞BP 网络拟合结果及误差曲线图3 外国游客BP 网络拟合结果及误差曲线网络拟合结果及误差曲线图4 旅游外汇收入BP 网络拟合结果及误差曲线网络拟合结果及误差曲线由图1至图4可以看出，BP 神经网络能以较高的精度对原来的数据进行拟合。
从误差线可以看出，误差波动较大的两个年份为1989年和2003年。
2.3 数据预测用训练好的BP 网络，分别对入境旅游人数、外国游客人数、港澳台同胞和旅游外汇收入4个指标进行2009年、2010年的预测，以此类推也可得2011年和2012年的预测数据（见表2）。
3预测结果分析3.1 旅游人数分析北京市入境旅游人数发展趋势预测示意图图5北京市入境旅游人数发展趋势预测示意图由表1和表2可得图5。
其显示，无论是北京市入境旅游总体人数还是外国游客总体都呈上升趋势，且2010年接近2007年的峰值，并在2011年超过2007年的峰值水平。
另外，两者都出现了三个拐点： 1989年、2003年和2008年。
