隨著我國旅游業(yè)的迅速發(fā)展,旅游大數據分析備受人們關注。旅游大數據通常存在來源廣、數據不完整、時間不穩(wěn)定等問題,使數據分析有很大難度。酒店業(yè)是旅游業(yè)的一個重要組成部分,酒店入住率是衡量一個酒店運營情況的重要因素之一,運用機器學習方法對酒店入住率進行預測分析具有重要意義。首先,對旅游數據描述和預處理。分析旅游數據并給出數據來源和描述,闡述旅游數據的特點和規(guī)律,從時間維度和酒店維度將數據分類,初步選取可用數據。對此數據進行數據清洗、數據變換、數據歸一化,并設計數據集融合算法融合數據集,以獲得最優(yōu)數據集。然后,提出基于旅游數據的酒店入住率雙層預測分析模型。分別在時間維度、時間-酒店維度建模,第一層模型是基于時間的回歸預測模型（以下簡稱“第一層模型”）,是運用多項式回歸方法分別對車流量、天氣情況、風力、最高氣溫、最低氣溫、空氣質量進行回歸分析,得出其預測值,作為第二層模型的輸入。第二層模型是基于時間和空間的酒店入住率雙層預測分析模型（以下簡稱“第二層模型”）,將第一層模型的預測值與固有數據集整合,對整合數據分別基于BP神經網絡、KNN、隨機森林算法建立酒店入住率BP神經網絡分類模型、酒店入住率K... 

【文章來源】：燕山大學河北省

【文章頁數】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 本文的主要研究內容
    1.4 本文的組織結構
第2章 相關理論與技術知識
    2.1 回歸算法介紹
        2.1.1 線性回歸算法及相關概念
        2.1.2 非線性回歸算法及相關概念
    2.2 分類算法介紹
        2.2.1 knn(k近鄰)算法及相關概念
        2.2.2 隨機森林算法及相關概念
        2.2.3 bp神經網絡算法及相關概念
    2.3 本章小結
第3章 旅游數據描述及預處理
    3.1 旅游數據分析
        3.1.1 旅游數據來源及描述
        3.1.2 旅游數據特點
        3.1.3 旅游數據統(tǒng)計規(guī)律
    3.2 旅游數據預處理
        3.2.1 旅游數據清洗
        3.2.2 旅游數據變換
        3.2.3 旅游數據歸一化
        3.2.4 旅游數據集融合算法及過程
    3.3 本章小結
第4章 基于旅游數據的酒店入住率雙層分析模型
    4.1 旅客選擇酒店行為模式
    4.2 雙層預測分析模型
    4.3 基于時間的酒店領域回歸預測模型
        4.3.1 酒店領域數據回歸算法介紹
        4.3.2 基于時間的酒店領域回歸模型參數設置
    4.4 基于時間和空間的酒店入住率分類預測模型
        4.4.1 酒店入住率類別設置算法
        4.4.2 酒店與周圍設施距離計算過程
        4.4.3 酒店入住率knn分類預測模型
        4.4.4 酒店入住率bp分類預測模型
        4.4.5 酒店入住率隨機森林分類預測模型
    4.5 本章小結
第5章 實驗與評估
    5.1 實驗環(huán)境的搭建與部署
    5.2 實驗設計與結果分析
        5.2.1 實驗數據集
        5.2.2 實驗度量標準
        5.2.3 時間模型實驗結果分析
        5.2.4 整合回歸模型預測值
        5.2.5 時間和空間模型實驗結果分析
    5.3 實驗結果分析
    5.4 本章小結
結論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]可擴展機器學習的并行與分布式優(yōu)化算法綜述[J]. 亢良伊,王建飛,劉杰,葉丹.  軟件學報. 2018(01)
[2]具有超父結點時間序列貝葉斯網絡集成回歸模型[J]. 王雙成,高瑞,杜瑞杰.  計算機學報. 2017(12)
[3]全域旅游背景下大數據在酒店行業(yè)中的運用研究[J]. 龔花,陳名輝.  經貿實踐. 2017(07)
[4]GeoPMF:距離敏感的旅游推薦模型[J]. 張偉,韓林玉,張佃磊,任鵬杰,馬軍,陳竹敏.  計算機研究與發(fā)展. 2017(02)
[5]大數據下的快速KNN分類算法[J]. 蘇毅娟,鄧振云,程德波,宗鳴.  計算機應用研究. 2016(04)
[6]基于MapReduce快速kNN Join方法[J]. 戴健,丁治明.  計算機學報. 2015(01)
[7]改進遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的旅游景區(qū)日客流量預測[J]. 宋國峰,梁昌勇,梁焱,趙樹平.  小型微型計算機系統(tǒng). 2014(09)
[8]大數據研究綜述[J]. 涂新莉,劉波,林偉偉.  計算機應用研究. 2014(06)
[9]供需不平衡背景下酒店入住率的預測模型——以海南為例[J]. 劉紅.  旅游研究. 2013(03)
[10]大數據管理:概念、技術與挑戰(zhàn)[J]. 孟小峰,慈祥.  計算機研究與發(fā)展. 2013(01)

碩士論文
[1]上海市精品酒店微觀選址影響因素研究[D]. 查根鳳.上海師范大學 2017
[2]基于KNN算法的空間手勢識別研究與應用[D]. 張碩.吉林大學 2017
[3]水質數據的回歸分析算法研究與應用[D]. 汪旭.重慶郵電大學 2016
[4]基于層次分析法的經濟型酒店選址研究[D]. 范琰琰.浙江工商大學 2015



本文編號：3179630