近日，熟女 旅游管理系胡明明副教授科研团队在旅游需求预测领域研究取得重要进展，相关研究成果以“Denoising search query improves tourism forecasting”为题，在旅游管理领域国际三大顶级期刊之一《Annals of Tourism Research》在线发表。论文第一作者为熟女 硕士研究生曹婉怡，通讯作者为硕士研究生韦思遥，第二作者为指导教师胡明明副教授，熟女 为第一单位和通讯单位。

《Annals of Tourism Research》为JCR分区Q1、中国科学院分区管理类一区TOP、ABS四星期刊，影响因子为10.4。该期刊致力于发表与旅游服务业管理、旅游营销科学、旅游消费者营销、旅游决策和行为等领域的最新研究成果。

研究团队创新性地提出了一个基于搜索引擎数据去噪的预测框架。该框架首先应用小波去噪、中值滤波与移动平均滤波三种方法，分别对PC端与移动端搜索数据进行降噪处理；结合SARIMAX和BPNN两种预测模型，构建了基于搜索引擎数据降噪的旅游需求预测混合模型。研究以鼓浪屿和九寨沟为实证案例进行验证，结果显示：采用降噪后搜索数据的模型预测性能显著优于基于原始数据的基准模型；移动端搜索数据在去噪后的预测准确性优于PC端数据。该研究进一步证实，在旅游需求预测建模前，对不同终端的搜索数据进行去噪具有重要价值。

论文链接：

//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160738325001550

图文：胡明明

一审一校：陈   荣

二审二校：何心巨

三审三校：黄   晋、朱帮助