1. 本选题研究的目的及意义
随着旅游业的蓬勃发展和人民生活水平的提高,旅游景区游客数量逐年攀升,导致景区用水需求急剧增加。
然而,水资源作为一种宝贵的自然资源,其供应量有限且时空分布不均,供需矛盾日益突出。
传统的旅游景区用水量预测方法多依赖于经验公式和历史数据,难以准确预测未来用水量,难以满足景区精细化管理和可持续发展的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来,国内外学者对旅游景区用水量预测和水资源管理进行了大量研究,取得了一些成果,但也存在一些不足。
1. 国内研究现状
国内学者在旅游景区用水量预测方面主要集中于以下几个方面:影响因素分析:李娜等[1]分析了九寨沟景区用水量的影响因素,发现气温和游客数量是主要影响因素。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于机器学习的旅游景区用水量预测及平台搭建展开,主要研究内容如下:
1.数据收集与预处理:收集目标旅游景区历史用水量数据、气象数据、游客数量、节假日安排等相关数据,并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理操作,构建适用于机器学习模型训练的数据集。
2.特征工程:分析影响旅游景区用水量的主要因素,从原始数据中提取有效特征,例如温度、湿度、降雨量、游客数量、节假日类型、景区开放时间等,并对特征进行筛选、组合和转换,构建更具代表性和预测能力的特征集。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法,按照以下步骤逐步开展:
1.文献调研与案例分析:收集、整理和分析国内外有关旅游景区用水量预测、机器学习应用、平台搭建等方面的文献资料,了解国内外研究现状和发展趋势,为本研究提供理论基础和方法指导。
收集典型旅游景区的水资源管理现状、用水量数据和相关政策法规,分析不同类型景区用水特点和管理需求,为平台设计提供参考。
2.数据收集与处理:确定数据来源,包括目标景区历史用水量数据、气象数据(温度、降雨量、湿度等)、游客数量、节假日安排、景区基础设施等相关数据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.多源数据融合与深度挖掘:不同于传统研究仅关注景区内部用水数据,本研究将整合气象数据、游客数量、节假日安排、景区基础设施、社交媒体数据等多源异构数据,构建更全面的数据集,为用水量预测提供更丰富的信息维度。
利用数据挖掘技术深入分析数据之间的潜在关联,例如游客行为模式对用水量的影响、景区用水设备效率与用水量的关系等,并构建更具代表性和预测能力的特征集,以提升模型的预测性能。
2.机器学习算法优化与集成:针对旅游景区用水量预测的非线性、时变性等特点,本研究将比较分析多种机器学习算法(如支持向量机、随机森林、梯度提升树、长短期记忆网络等)的预测效果,并根据景区用水量的变化规律和数据特征,选择合适的算法或组合多种算法构建集成学习模型,以提升模型的预测精度、稳定性和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1.李琳,王宇,王静,等. 基于机器学习的城市用水量预测模型构建与应用[J]. 水资源与水工程学报, 2022, 33(1): 199-207.
2.张文静,徐金波,尹家波. 基于机器学习的日旅游景区用水量预测[J]. 水资源与水工程学报, 2021, 32(5): 167-173.
3.刘洋,陈超,张建云,等. 基于机器学习算法的城市用水量预测研究进展[J]. 水利学报, 2020, 51(11): 1394-1404.
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