假日旅游信息的分類和預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著假日旅游規(guī)模和范圍的逐漸擴(kuò)大，旅游產(chǎn)業(yè)已成為許多地區(qū)的支柱產(chǎn)業(yè)，由于旅游管理和旅游信息化的發(fā)展速度嚴(yán)重落后于旅游規(guī)模的發(fā)展速度，旅游信息化已經(jīng)成為制約旅游管理、旅游效益的瓶頸。 本文以國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(項(xiàng)目批準(zhǔn)號：60442003)、北京市教育委員會科技發(fā)展計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(北京市自然科學(xué)基金對外合作項(xiàng)目)(KZ200510011009)和國家旅游局“金旅工程”項(xiàng)目為科研任務(wù)，對假日旅游信息的分類算法進(jìn)行了研究，并建立了基于

2、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的假日旅游需求預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對假日旅游狀態(tài)的預(yù)測，目的是實(shí)現(xiàn)對假日旅游的智能化管理。 論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：①假日旅游信息的分類算法的研究：提出了基于廣義超曲面樹搜索的分類算法，解決了具有海量、多維、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)、不確定和具有分布存儲等特征的假日旅游數(shù)據(jù)的分類問題，并對旅游者消費(fèi)狀況進(jìn)行了分類研究。對數(shù)據(jù)分類應(yīng)用的結(jié)果表明，基于廣義超曲面樹搜索的分類方法可以有效地解決假日旅游非線性數(shù)據(jù)的分類問題，并能夠提高分

3、類效率和準(zhǔn)確度。②提出了一種序列擬合算法，用來生成徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行函數(shù)擬合。使用隨機(jī)聚類和線性規(guī)劃來設(shè)計(jì)并訓(xùn)練這個“混合”的RBF網(wǎng)。③建立了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的假日旅游需求預(yù)測模型，分別用我們的算法和典型的RBF網(wǎng)絡(luò)對北京旅游外匯收入進(jìn)行了預(yù)測，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，我們的算法用于時間序列預(yù)測問題時，效果優(yōu)于典型的RBF網(wǎng)絡(luò)。 本論文在以往科學(xué)研究的基礎(chǔ)上，采用了基于廣義幾何超曲面樹搜索的方法，對具有海