8．模型三的建立与求解
世博会大量的旅游客源为世博会带来了大量的旅游收入，对旅游经济的影响是相当显著的，但同时大量的客源也会对上海本地带来很多的环境污染，我们假定世博会还未举行，从环保和旅游收入以及后世博效应三个角度，我们需综合权衡这三个方面，得出一个合理的旅游经济影响力系数。 8.1模型的准备
为了模型的建立，我们首先对后世博效应和投资增长系数进行定义
后世博效应：与后奥运效应相似，过盛以及剧增的投资会引起后世博效应，导致世博后出现经济衰退期。故我们需要控制世博期间入境旅游人数来减少后世博效应的影响。
投资增长系数：我们把2009年当作是是世博会的筹备年，为了避免后世博效应，即2010年的外商以及国内对上海的建设投资不能太过于膨胀，则?为避免后世博效应过大的最大投资增长率。 8.1.1数据处理
我们首先查2000-2008年数据得到每年上海的入沪旅游人数x和上海旅游收入y以及每年上海建设的投资金额q（已统计出，见表7），然后我们通过一元线性回归可以分别得出上海旅游收入与入沪人数的关系式y?f1(x)。上海建设投资金额与入沪旅游人数的关系式q?f2(x)。
我们以旅游收入y为因变量，来沪旅游人数为自变量，进行一元线性回归的到如下回归方程：y?f1(x)?0.2727x?1071
对回归方程的显著性检验
表20 入沪旅游人数与旅游收入的回归检验 自由度 平方和 平均平方和 F统计量 F临界值 p值 显著性 回归 1 575383.5209 575383.5209 33.33982306 5.987377584 0.001178588 显著 剩余 6 103548.8736 17258.14561 总计 7 678932.3945 我们以投资金额q为因变量，来沪旅游人数为x自变量，进行一元线性回归的到如下回归方程：q?f2(x)?1.227x?7282.3 对回归显著性检验
表21 投资金额与入沪旅游人数回归检验 自由度 平方和 平均平方和 F统计量 F临界值 p值 显著性 回归 1 20001302.01 20001302.01 43.15684188 5.591447848 0.000313108 显著 剩余 7 3244192.761 463456.1088 总计 8 23245494.77 8.2模型三的建立 8.2.1确定目标函数
要使世博对上海市旅游业的带来的正面影响力越大越好，即旅游收入越大越好。由于世博对2010年旅游业的影响使得2010旅游经济收入为y，而根据孙根年的孙根年的本底趋势线模型我们可以求得y。所以我们确定目标函数为使正面影响力系数最大：
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y?0.2727x?1071 max?1?yy 世博期间，由于人数过多相应的环境保护压力越大。N为处理世博年游客和居民产生的总的生活垃圾的花费。我们知道N主要受到来沪游客数和当地居民数的影响，未开世博时上海处理生活垃圾的花费为K。我们设世博年外来旅游者平均每人的生活垃圾处理费为b元。为了提倡环保世博那么世博年的垃圾处理费N越小越好。
minN?K?bx
8.2.2确定约束条件
首先考虑然后考虑到后世博效应，我们把2009年当作是是世博会的筹备年，为了避免后世博效应，即2010年的外商以及国内投资不能太过于膨胀，?为避免后世博效应过大的最大投资增长系数。
我们得出如下约束条件：
q2010?q2009?(1??) q?1.227x?7282.3
我们设没有举办世博会，考虑到环境承受能力，我们知道上海世博会国家投入了Q，其中有?%用在清洁环境上面，则我们可得出，即世博会投资资金中的有Q??%用于处理生活垃圾，那么世博年处理生活垃圾所花的费用应小于Q??%，故我们得到如下约束条件：
K?bx?Q??%
8.2.3综上所述我们建立了多目标优化模型如下： max?1?min0.2727x?1071yN?K?bx ?q2010?q2009(1??)?s.t? ?K?bx?Q??%?
8.3模型三的求解
通过查的数据可知未举办世博会时，2008年用于处理上海本地居民所产生的生活垃圾花费为13750万元，世博期间处理游客生活垃圾平均花费为0.2元，而对上海世博会的投资金额为220亿（网络数据不一致，官方数据位220亿，百度百科数据为450亿）分别取不同的?值（为避免后世博效应过大的最大投资增长系数）得到如下结果：
表22 不同μ值的最大世博影响力和最大入沪人数 μ取值 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1.077951.150991.224041.297081.44317影响力系数 1 6 1 6 1.37013 5 最大的来沪旅游人数 11812.512346.9 12881.213415.513949.814484.1
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最少的污染物处理费18219.3用 8 8.4结果分析 从表中可以看出，世博会影响力随着来沪旅游人数的增加而增加，当取不同的?值时，即考虑到不同程度上的后世博效应的影响时，各种情况下的最优限制来沪旅游人数是不同的。我们应用表11和表12可得出2010年来沪旅游的预测总人数为12695万人，而对该年的旅游经济影响系数为1.30，由上表可得当最大投资系数为0.4时，最大的旅游经济影响力系数为1.297，对应的最大来沪人数为18433.11万人，而我们的预测值为12695万人，说明旅客人数并未超过限制。
8 18112.52 2 18326.24 4 18433.11 6 18539.97 8 18646.84 9.影响力评估报告
评估目的：得出上海世博会的影响力的大小，对本届世博会定量做出的评价。 评估对象：上海世博会的影响力
评估方法和结论：分别从横向和纵向两个方向对上海世博会影响力进行相应的评估
（1）横向对比得出世博会对上海市旅游业的影响力 评估方法：我们将世博对上海旅游业的影响分为对旅游经济的影响和对旅游文化的影响两方面。来沪旅游者推动了上海旅游业的发展，我们将来沪旅游者分为国内旅游者和境外旅游者两类。我们将世博影响年份分为世博前期（2009年01月-2010年04月），世博期间（2010年05月-2010年10月），世博后期（2010年11月-2011年12月）首先应用本底趋势线模型得出相应统计数据的本底值，再分别建立对旅游经济和旅游文化的影响力系数模型，然后利用本底值和统计值分别得出旅游经济的影响力系数和旅游文化的影响力系数。
评估结论：世博会对于旅游经济的影响力力系数均值为1.30，相比不举办世博会增加了0.30,而这3年因上海世博会的举办总共增加了了1466.97亿元的旅游收入。其中世博期间（201005-201010）的影响力系数最大达到了1.58。而对于旅游文化的影响力系数也达到了1.29，相比该年不举办世博增加了0.29,所以世博会很好的促进了上海市旅游业的发展，使得旅游经济和旅游文化都有较大的提高。
（2）纵向对比得出上海世博会与历届世博会相比的影响力
评估方法：根据收集的历届世博会相关的规模数据，建立了模糊评价模型。可将世博会的举办时间长度，举办场馆面积，参加国及团体和参馆人数设为评判因素，将世博会的影响力分为5个等级，利用模糊评价即可得出对历届综合世博会的影响力做出综合评价并得出了相应的综合影响力系数。
评估结论：评估出来得到，2010年上海世博会的综合影响力系数为4.09，影响力排名在历届综合世博会中为第1。1970年日本大阪万国博览会的综合影响力系数为3.78，影响力排名第2，1939年纽约世界博览会的综合影响力系数为3.46，影响力排名第3。所以上海世博会相比以往历届世博会综合影响力是最大的。
综合（1）和（2）所以从横向和纵向两个方面来说，上海世博会的影响力都是较大的。
评估日期：2010-9-13
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10. 模型的评价、改进及推广
9.1模型的评价 优点：
1.在研究世博会对旅游的影响力方面，我们应用了本地趋势线模型。该模型可准确的预测出在消除突发事件（危机或庆典）的冲击或影响之后旅游业今后的发展趋势。特别是对于世博会这样的事件。而且用此模型还可清楚的反映出“世博前期”，“世博中期”，“世博后期”世博会对旅游的影响。此外模型的推广性也是极强的。
2.对于历届世博会的综合排名，我们采用的模型是模糊评判模型，该模型综合考虑了各届世博会的重要指标。其中应用因子分析法处理了权重的问题。最终所得结果与现实情况很相符。
3.我们进行了优化分析，对世博会的负面影响也做了的分析，总体上比较全面。 缺点：
1.对于本底趋势线模型而言，该模型需要达到曲线的高度拟合。需要的数据是不受任何大事件影响的自然变化数据，故对数据的准确选取具有较大难度。
2.对模糊评判模型而言，由于先前各评判指标没有确定的标准，而是我们主观的制定的。所以结果带有一定的主观性。另外，由于受所能查询的资料所限，我们只选取了四个评判指标，致使结果不够全面的。 9.2模型的改进
对模型一，本文可以考虑更加详细一些，可以考虑旅游中餐饮，住宿，服装，购买的各种方面，得出世博对这些方面的影响。另外，本文将世博期间实际旅游收入与本地收入之比作为世博会的影响指标，实际旅游收入由于有些数据没有统计出来，故只能采用预测得出，本文采用的是灰色预测，虽然预测效果很不错，但与实际数据还是有较大的误差的，故在模型改进中，可以增加一个修正系数，来使预测结果更加符合现实。进而对世博会影响力的求解更为精确，
对模型二，我们将上海世博会与以往各届世博会相比较，对各届世博会的规模进行综合排名。但是我们没有具体分析各届世博会的影响力，故在模型拓展中，我们可以分析世博规模的各项指标的影响力，再进行综合排名。 9.3模型的推广
本题中应用了很多的模型，如模型一中的本地趋势线模型可以对各种重大事件对旅游业的影响进行预测，如政治事件，地质灾难事件等。模型二中的模糊评价模型可推广至对水质，土地沙漠化的评价。
11.参考文献
[1]《现代化报告2009》 http://tieba.http://www.wodefanwen.com//f?kz=234302492，2010年9月11号。
[2]《世博会官网》，http://www.expo2010.cn/，2010年9月10号。 [3]《上海统计局》，http://www.stats-sh.gov.cn/2008shtj/index.asp，2010年9月10日
[4]《商务预报网站》，
http://cif.mofcom.gov.cn/cif/html/sheng/xwkx/xinwen/2007/5/1179371809948.ht
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ml，2010年9月10日 [5]《凤凰网》，http://expo2010.ifeng.com/， 2010年9月10日 [6]孙根年，我国境外旅游本底趋势线的建立及其科学意义，[J]，地理科学，1998
12.附录
第一问源程序：
求各类本底值我们应用了1st0pt软件进行各类非线性函数的回归，以下仅以“国内旅游者人均消费支出”的本底值预测举例说明： 1. 对直线---三角函数复合模型 Title \
Parameters a,b,q,w,u; Variable t,y ;
Function y=a*t+b+q*sin(w*t+u); data; // t y
2000 1248 2001 1223 2002 1134 2003 1465 2004 1430 2005 1452 2006 1466 2007 1578
2。对直线—逻辑线增长复合模型 Title \
Parameters a,b,k,c,r; Variable t,y ;
Function y=a*t+b+k/(1+exp(c-r*t)); data; // t y
2000 1248 2001 1223 2002 1134 2003 1465 2004 1430 2005 1452 2006 1466 2007 1578
3。对指数—三角函数复合模型 Title \
Parameters a,b,q,w,u; Variable t,y ;
Function y=a*exp(b*t)+q*sin(w*t+u); data;
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