技术创新的力度决定了观光旅游行业相关企业的市场开发能力。

今后，应进一步研究观光旅游业的标准化和发展。

(四)、规范观光旅游业的发展

针对我国观光旅游业存在的问题，我们仍需进一步进行产业整合，继续淘汰落后观念，使整个观光旅游业更加规范有序，从当前的价格竞争上升到品牌、价格、服务的综合竞争，打造一批知名、有影响力的品牌，将为稳定观光旅游业市场形成强大动力。

二、观光旅游业数据预测与分析

(一)、观光旅游业时间序列预测与分析

根据观光旅游业总产值与时间的内在关系，通过之前获得的数据建立了观光旅游业的时间序列方程，并通过建立的时间序列方程预测了未来几年的产量。

建立时间序列方程的原则如下：

时间序列方程的表达式为：y=a+b x t

其中y为输出，a和B为模型参数，t为年份。

根据近年来从观光旅游行业获得的数据，对参数a和B进行相应的估计，以获得参数a和B的估计。

获得参数的估计后，可以得到我们想要预测的时间序列方程。

然后，通过输入自变量（时间），可以得到未来三到十年内观光旅游业的预测值。

如果要使预测值和上次观测值之间的差值更小，换句话说，要使预测值与实际值进行比较，需要控制两个因素，首先，应尽可能多地获取观光旅游行业的原始数据。

原始数据越多，就越容易找到统计规则。

最终得出的观光旅游行业模式与实际情况相符；第二个是预测时间跨度。

预测时间跨度越大，预测结果与实际值之间的偏差越大。

因此，预测时间跨度不应太大。

根据观光旅游业2016至2021的数据，预测未来3年、5年和10年该行业的产量。

根据以上分析，时间序列方程为

y=5009.69（预估值）+1747.35*t

模型的决策系数r等于0.86615，小于1。

该模型得到的预测值一般低于实际值。

这也从另一个方面反映出，在未来5至10年内，中国观光旅游业某一产品的产量将继续保持较高的增长趋势。

(二)、观光旅游业时间曲线预测模型分析

在观光旅游业的曲线预测模型中，我们使用了二次曲线模型。

模型的基本表达式如下：

y=a+b1*t+b2*t2

式中，y为当年观光旅游业的产值，a、B1和B2为参数，在模型中估算，t为年份。

输入相应年份的数据，得到如下曲线预测模型

y=10366.98-1174.80*t+292.22*t2

模型的决策系数为0.9979

(三)、观光旅游行业差分方程预测模型分析

差分方程的基本模型如下：

yt=a+b*yt-1

其中，YT为当年观光旅游业产值，YT-1为上年产值，a、B为参数，在模型中确定。

通过输入几年的产值和前一年的产值，估计参数a和B，得到产出的差分方程模型，然后根据得到的差分模型，预测5-10年的产出。

因此，我们得到的观光旅游业的差异模型是

yt=-3230.20+1.41*yt-1

该模型的判断系数为0.99395，非常接近1，表明该模型可以用来预测未来中国观光旅游业产品产量的变化趋势。