文档介绍：第 卷 第 期 计算技术与自动化 ，
39 YulinUniversity Yulin Shaanxi719000 China
Abstract： ，
inviewofthelargepredictionerrorofthetraditionalpredictionmodelofthenumberofoverseastourists aRBFneural
， ，
thetourismsampledataisnormalized andthenumber
，
thepredictionmodelofoverseastouristsbasedonRBFneuralnetworkisdesignedthroughfive
： ， ， ，
processes predictionpopulationconstruction evaluationoffitnessvalue penaltyitemsetting predictionsequencestabilitytestand
，
experimentsshowthattheRBFneuralnetworkmodeldesignedinthispaperhaslesserrorthanthetradi-
，
tionalmodel andcanaccuratelypredictthenumberofoverseastourists.
Keywords： ； ； ； ； ；
RBFneuralnetwork tourism population prediction node error